Analyzing the toxic effects of Cadmium, Microplastics, and Pectin on Crabs¶
Treatment groups¶
| groups | Cd | MP | Pectin | TG | Chol | Pr | Alb | Creatinine | Gluc | ALT | LDH | AST | ALP | GGT | CAT | SOD | GPX | LYZ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 40 | 100 | 0.25 | 23 | 98 | 3.4 | 1.29 | 0.54 | 31 | 23 | 129 | 27 | 24 | 3.0 | 12.0 | 210 | 3.0 | 1.35 |
| 1 | 1 | 40 | 100 | 0.25 | 24 | 96 | 3.2 | 1.30 | 0.52 | 30 | 22 | 125 | 23 | 22 | 4.0 | 11.0 | 180 | 2.6 | 1.33 |
| 2 | 1 | 40 | 100 | 0.25 | 25 | 95 | 3.2 | 1.31 | 0.54 | 31 | 23 | 124 | 24 | 24 | 3.0 | 11.5 | 200 | 2.9 | 1.32 |
| 3 | 1 | 40 | 100 | 0.25 | 42 | 96 | 3.6 | 1.32 | 0.56 | 30 | 22 | 126 | 29 | 25 | 3.5 | 12.0 | 201 | 2.8 | 1.29 |
| 4 | 1 | 40 | 100 | 0.25 | 30 | 97 | 3.7 | 1.28 | 0.54 | 32 | 23 | 123 | 28 | 26 | 4.2 | 11.0 | 205 | 2.9 | 1.29 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 85 | 15 | 0 | 0 | 0.00 | 21 | 36 | 5.0 | 2.10 | 0.24 | 27 | 7 | 47 | 14 | 18 | 8.2 | 14.0 | 226 | 4.6 | 2.10 |
| 86 | 15 | 0 | 0 | 0.00 | 22 | 45 | 5.0 | 2.20 | 0.24 | 29 | 12 | 49 | 9 | 17 | 8.3 | 15.0 | 223 | 4.6 | 2.40 |
| 87 | 15 | 0 | 0 | 0.00 | 23 | 42 | 5.6 | 2.30 | 0.25 | 28 | 11 | 69 | 12 | 17 | 7.9 | 15.0 | 260 | 6.4 | 2.40 |
| 88 | 15 | 0 | 0 | 0.00 | 20 | 41 | 5.2 | 2.30 | 0.23 | 29 | 11 | 65 | 13 | 17 | 8.0 | 15.0 | 260 | 5.1 | 2.20 |
| 89 | 15 | 0 | 0 | 0.00 | 21 | 42 | 4.6 | 1.90 | 0.25 | 25 | 10 | 62 | 14 | 16 | 7.6 | 16.3 | 263 | 5.1 | 2.30 |
90 rows × 19 columns
Biochemical factors¶
Descriptive statistics¶
Calculation of summary statistics (mean, median, standard deviation, quartile) for each biochemical parameter in all groups.
| Cd | MP | Pectin | TG | Chol | Pr | Alb | Creatinine | Gluc | ALT | LDH | AST | ALP | GGT | CAT | SOD | GPX | LYZ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | mean | median | std | quantile | |
| groups | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.25 | 0.25 | 0.0 | 0.25 | 29.000000 | 27.5 | 7.042727 | 27.5 | 96.166667 | 96.0 | 1.169045 | 96.0 | 3.383333 | 3.30 | 0.222860 | 3.30 | 1.345000 | 1.305 | 0.111131 | 1.305 | 0.536667 | 0.540 | 0.015055 | 0.540 | 31.000000 | 31.0 | 0.894427 | 31.0 | 22.333333 | 22.5 | 0.816497 | 22.5 | 124.500000 | 124.5 | 3.016621 | 124.5 | 26.166667 | 26.5 | 2.316607 | 26.5 | 24.333333 | 24.5 | 1.366260 | 24.5 | 3.666667 | 3.75 | 0.585377 | 3.75 | 11.416667 | 11.25 | 0.491596 | 11.25 | 204.333333 | 203.0 | 16.206994 | 203.0 | 2.883333 | 2.90 | 0.172240 | 2.90 | 1.313333 | 1.310 | 0.024221 | 1.310 |
| 2 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 32.666667 | 32.0 | 10.191500 | 32.0 | 60.166667 | 59.5 | 2.926887 | 59.5 | 4.683333 | 4.85 | 0.407022 | 4.85 | 1.770000 | 1.750 | 0.052536 | 1.750 | 0.490000 | 0.500 | 0.016733 | 0.500 | 30.333333 | 30.0 | 0.516398 | 30.0 | 13.666667 | 14.0 | 1.032796 | 14.0 | 83.833333 | 83.5 | 4.262237 | 83.5 | 17.000000 | 17.0 | 1.414214 | 17.0 | 22.666667 | 22.5 | 1.211060 | 22.5 | 6.250000 | 6.45 | 1.167476 | 6.45 | 12.050000 | 11.65 | 1.222702 | 11.65 | 211.333333 | 211.5 | 3.326660 | 211.5 | 3.966667 | 3.95 | 0.258199 | 3.95 | 1.676667 | 1.665 | 0.066833 | 1.665 |
| 3 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | 20.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 30.000000 | 31.5 | 3.521363 | 31.5 | 69.833333 | 69.5 | 1.471960 | 69.5 | 3.966667 | 4.05 | 0.393277 | 4.05 | 1.153333 | 1.160 | 0.103280 | 1.160 | 0.506667 | 0.510 | 0.016330 | 0.510 | 31.000000 | 31.0 | 0.894427 | 31.0 | 15.000000 | 15.0 | 0.894427 | 15.0 | 91.833333 | 89.0 | 11.034793 | 89.0 | 21.166667 | 21.0 | 1.169045 | 21.0 | 24.500000 | 24.5 | 1.048809 | 24.5 | 5.366667 | 5.25 | 0.700476 | 5.25 | 12.683333 | 12.50 | 1.149638 | 12.50 | 199.500000 | 199.0 | 2.810694 | 199.0 | 2.916667 | 2.95 | 0.194079 | 2.95 | 1.305000 | 1.305 | 0.030166 | 1.305 |
| 4 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | 20.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 26.833333 | 26.5 | 2.483277 | 26.5 | 56.666667 | 57.5 | 4.033196 | 57.5 | 3.483333 | 3.45 | 0.462241 | 3.45 | 1.290000 | 1.295 | 0.023664 | 1.295 | 0.650000 | 0.650 | 0.010954 | 0.650 | 33.666667 | 34.5 | 1.751190 | 34.5 | 13.333333 | 13.5 | 0.816497 | 13.5 | 90.833333 | 90.5 | 1.471960 | 90.5 | 19.166667 | 18.5 | 1.940790 | 18.5 | 23.333333 | 23.5 | 1.211060 | 23.5 | 5.116667 | 5.05 | 1.030372 | 5.05 | 12.166667 | 12.00 | 1.169045 | 12.00 | 211.333333 | 211.0 | 2.160247 | 211.0 | 3.000000 | 2.95 | 0.126491 | 2.95 | 1.346667 | 1.355 | 0.028752 | 1.355 |
| 5 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.25 | 0.25 | 0.0 | 0.25 | 22.666667 | 23.0 | 1.366260 | 23.0 | 46.333333 | 46.0 | 1.966384 | 46.0 | 4.600000 | 4.60 | 0.880909 | 4.60 | 2.045000 | 2.050 | 0.070356 | 2.050 | 0.226667 | 0.230 | 0.005164 | 0.230 | 25.166667 | 25.5 | 1.471960 | 25.5 | 8.833333 | 9.0 | 0.752773 | 9.0 | 67.000000 | 68.0 | 3.577709 | 68.0 | 11.333333 | 11.5 | 0.816497 | 11.5 | 16.500000 | 16.5 | 1.048809 | 16.5 | 7.616667 | 7.60 | 0.440076 | 7.60 | 15.666667 | 16.00 | 1.032796 | 16.00 | 288.833333 | 289.0 | 10.048217 | 289.0 | 6.850000 | 6.90 | 0.187083 | 6.90 | 3.083333 | 3.100 | 0.068605 | 3.100 |
| 6 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 42.500000 | 42.5 | 2.428992 | 42.5 | 64.333333 | 63.5 | 2.503331 | 63.5 | 3.183333 | 3.10 | 0.397073 | 3.10 | 1.291667 | 1.300 | 0.058452 | 1.300 | 0.686667 | 0.680 | 0.020656 | 0.680 | 34.333333 | 34.5 | 0.816497 | 34.5 | 21.500000 | 21.5 | 0.547723 | 21.5 | 106.166667 | 107.5 | 6.615638 | 107.5 | 22.500000 | 22.5 | 1.516575 | 22.5 | 23.000000 | 23.0 | 0.894427 | 23.0 | 4.616667 | 5.10 | 1.309071 | 5.10 | 12.433333 | 12.15 | 0.943751 | 12.15 | 203.500000 | 203.5 | 1.516575 | 203.5 | 3.016667 | 3.05 | 0.248328 | 3.05 | 1.191667 | 1.200 | 0.091742 | 1.200 |
| 7 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 33.166667 | 33.0 | 5.344779 | 33.0 | 85.166667 | 85.0 | 1.169045 | 85.0 | 3.850000 | 3.90 | 0.408656 | 3.90 | 1.233333 | 1.215 | 0.042740 | 1.215 | 0.480000 | 0.490 | 0.033466 | 0.490 | 29.500000 | 29.5 | 1.048809 | 29.5 | 19.833333 | 19.5 | 1.471960 | 19.5 | 98.666667 | 96.5 | 5.645057 | 96.5 | 20.500000 | 20.5 | 1.870829 | 20.5 | 17.500000 | 17.5 | 1.048809 | 17.5 | 4.416667 | 4.30 | 1.467538 | 4.30 | 13.500000 | 13.50 | 0.547723 | 13.50 | 219.166667 | 219.0 | 2.316607 | 219.0 | 3.916667 | 4.05 | 0.526941 | 4.05 | 1.825000 | 1.825 | 0.035637 | 1.825 |
| 8 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 50.0 | 50.0 | 0.0 | 50.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 28.000000 | 28.0 | 0.894427 | 28.0 | 62.500000 | 61.0 | 3.834058 | 61.0 | 4.133333 | 4.10 | 0.103280 | 4.10 | 1.615000 | 1.625 | 0.037283 | 1.625 | 0.540000 | 0.540 | 0.012649 | 0.540 | 31.166667 | 31.0 | 0.752773 | 31.0 | 18.500000 | 18.5 | 1.048809 | 18.5 | 98.666667 | 99.0 | 5.853774 | 99.0 | 20.000000 | 20.0 | 1.414214 | 20.0 | 22.000000 | 22.0 | 0.894427 | 22.0 | 2.900000 | 2.90 | 0.167332 | 2.90 | 12.466667 | 12.50 | 0.962635 | 12.50 | 191.166667 | 193.0 | 7.386925 | 193.0 | 2.933333 | 2.90 | 0.103280 | 2.90 | 1.313333 | 1.300 | 0.025033 | 1.300 |
| 9 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 46.833333 | 47.0 | 1.169045 | 47.0 | 98.833333 | 98.5 | 6.794606 | 98.5 | 2.200000 | 2.20 | 0.209762 | 2.20 | 0.945000 | 0.950 | 0.108397 | 0.950 | 0.603333 | 0.600 | 0.015055 | 0.600 | 34.000000 | 34.0 | 0.632456 | 34.0 | 25.666667 | 26.0 | 1.032796 | 26.0 | 142.666667 | 144.0 | 9.605554 | 144.0 | 25.000000 | 25.0 | 2.529822 | 25.0 | 24.000000 | 24.0 | 0.632456 | 24.0 | 1.950000 | 1.95 | 0.314643 | 1.95 | 11.500000 | 11.50 | 1.870829 | 11.50 | 200.500000 | 200.5 | 3.271085 | 200.5 | 2.033333 | 2.05 | 0.121106 | 2.05 | 0.866667 | 0.900 | 0.051640 | 0.900 |
| 10 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 50.0 | 50.0 | 0.0 | 50.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 29.833333 | 29.5 | 1.471960 | 29.5 | 57.000000 | 56.5 | 4.690416 | 56.5 | 3.900000 | 3.90 | 0.200000 | 3.90 | 1.475000 | 1.500 | 0.147479 | 1.500 | 0.470000 | 0.470 | 0.010954 | 0.470 | 29.666667 | 30.0 | 1.032796 | 30.0 | 20.000000 | 20.0 | 0.894427 | 20.0 | 112.666667 | 111.0 | 4.676181 | 111.0 | 21.666667 | 22.0 | 1.505545 | 22.0 | 19.000000 | 19.0 | 1.414214 | 19.0 | 2.200000 | 2.20 | 0.109545 | 2.20 | 13.333333 | 13.00 | 0.516398 | 13.00 | 245.500000 | 247.5 | 9.332738 | 247.5 | 4.033333 | 4.05 | 0.121106 | 4.05 | 1.771667 | 1.795 | 0.063061 | 1.795 |
| 11 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 27.666667 | 28.0 | 1.032796 | 28.0 | 59.500000 | 59.0 | 3.507136 | 59.0 | 4.100000 | 4.15 | 0.328634 | 4.15 | 1.500000 | 1.500 | 0.089443 | 1.500 | 0.470000 | 0.470 | 0.010954 | 0.470 | 30.833333 | 31.0 | 0.752773 | 31.0 | 19.000000 | 18.5 | 1.673320 | 18.5 | 111.333333 | 111.0 | 3.326660 | 111.0 | 20.166667 | 20.5 | 1.471960 | 20.5 | 17.500000 | 17.5 | 1.048809 | 17.5 | 4.983333 | 5.15 | 0.444597 | 5.15 | 14.833333 | 15.00 | 0.752773 | 15.00 | 237.833333 | 237.5 | 15.038839 | 237.5 | 3.966667 | 3.95 | 0.121106 | 3.95 | 1.721667 | 1.705 | 0.041191 | 1.705 |
| 12 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | 20.0 | 50.0 | 50.0 | 0.0 | 50.0 | 0.25 | 0.25 | 0.0 | 0.25 | 28.500000 | 28.5 | 1.048809 | 28.5 | 60.333333 | 58.5 | 4.926121 | 58.5 | 4.200000 | 4.25 | 0.328634 | 4.25 | 1.521667 | 1.475 | 0.191772 | 1.475 | 0.566667 | 0.570 | 0.016330 | 0.570 | 32.000000 | 32.0 | 0.632456 | 32.0 | 18.833333 | 19.0 | 1.169045 | 19.0 | 103.833333 | 101.0 | 14.770466 | 101.0 | 23.166667 | 24.0 | 2.639444 | 24.0 | 18.333333 | 18.5 | 1.211060 | 18.5 | 6.083333 | 6.00 | 0.172240 | 6.00 | 12.000000 | 12.00 | 0.632456 | 12.00 | 211.833333 | 211.5 | 2.483277 | 211.5 | 3.083333 | 3.05 | 0.183485 | 3.05 | 1.323333 | 1.320 | 0.027325 | 1.320 |
| 13 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 25.166667 | 25.0 | 3.816630 | 25.0 | 48.500000 | 48.5 | 1.870829 | 48.5 | 5.883333 | 5.90 | 0.172240 | 5.90 | 2.266667 | 2.300 | 0.103280 | 2.300 | 0.221667 | 0.225 | 0.009832 | 0.225 | 23.833333 | 24.0 | 1.722401 | 24.0 | 7.166667 | 5.5 | 3.430258 | 5.5 | 56.833333 | 52.5 | 9.600347 | 52.5 | 12.166667 | 11.5 | 2.136976 | 11.5 | 15.166667 | 15.0 | 0.752773 | 15.0 | 7.716667 | 7.65 | 0.194079 | 7.65 | 14.333333 | 14.50 | 1.366260 | 14.50 | 293.166667 | 304.0 | 31.827137 | 304.0 | 5.750000 | 5.90 | 0.550454 | 5.90 | 2.648333 | 2.645 | 0.151052 | 2.645 |
| 14 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 37.666667 | 38.0 | 1.032796 | 38.0 | 79.666667 | 79.5 | 4.589844 | 79.5 | 2.866667 | 2.90 | 0.163299 | 2.90 | 1.048333 | 1.005 | 0.085421 | 1.005 | 0.623333 | 0.620 | 0.015055 | 0.620 | 32.166667 | 32.0 | 0.752773 | 32.0 | 17.500000 | 17.5 | 2.664583 | 17.5 | 132.666667 | 133.5 | 5.125102 | 133.5 | 25.666667 | 26.0 | 1.032796 | 26.0 | 24.833333 | 25.0 | 1.169045 | 25.0 | 3.783333 | 3.95 | 0.444597 | 3.95 | 12.800000 | 12.35 | 0.981835 | 12.35 | 198.833333 | 199.5 | 7.305249 | 199.5 | 2.500000 | 2.40 | 0.268328 | 2.40 | 1.325000 | 1.320 | 0.017607 | 1.320 |
| 15 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 21.166667 | 21.0 | 1.169045 | 21.0 | 41.000000 | 41.5 | 2.966479 | 41.5 | 5.100000 | 5.10 | 0.328634 | 5.10 | 2.133333 | 2.150 | 0.163299 | 2.150 | 0.241667 | 0.240 | 0.007528 | 0.240 | 27.666667 | 28.0 | 1.505545 | 28.0 | 9.166667 | 10.5 | 3.060501 | 10.5 | 61.166667 | 63.5 | 11.107055 | 63.5 | 12.833333 | 13.5 | 2.136976 | 13.5 | 17.166667 | 17.0 | 0.752773 | 17.0 | 8.000000 | 8.00 | 0.244949 | 8.00 | 15.050000 | 15.00 | 0.731437 | 15.00 | 257.333333 | 260.0 | 32.234557 | 260.0 | 5.133333 | 5.05 | 0.662319 | 5.05 | 2.273333 | 2.270 | 0.117757 | 2.270 |
Statistical characteristics of treatment groups¶
| Cdmean | Cdmedian | Cdstd | Cdquantile | MPmean | MPmedian | MPstd | MPquantile | Pectinmean | Pectinmedian | Pectinstd | Pectinquantile | TGmean | TGmedian | TGstd | TGquantile | Cholmean | Cholmedian | Cholstd | Cholquantile | Prmean | Prmedian | Prstd | Prquantile | Albmean | Albmedian | Albstd | Albquantile | Creatininemean | Creatininemedian | Creatininestd | Creatininequantile | Glucmean | Glucmedian | Glucstd | Glucquantile | ALTmean | ALTmedian | ALTstd | ALTquantile | LDHmean | LDHmedian | LDHstd | LDHquantile | ASTmean | ASTmedian | ASTstd | ASTquantile | ALPmean | ALPmedian | ALPstd | ALPquantile | GGTmean | GGTmedian | GGTstd | GGTquantile | CATmean | CATmedian | CATstd | CATquantile | SODmean | SODmedian | SODstd | SODquantile | GPXmean | GPXmedian | GPXstd | GPXquantile | LYZmean | LYZmedian | LYZstd | LYZquantile | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| groups | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.25 | 0.25 | 0.0 | 0.25 | 29.000000 | 27.5 | 7.042727 | 27.5 | 96.166667 | 96.0 | 1.169045 | 96.0 | 3.383333 | 3.30 | 0.222860 | 3.30 | 1.345000 | 1.305 | 0.111131 | 1.305 | 0.536667 | 0.540 | 0.015055 | 0.540 | 31.000000 | 31.0 | 0.894427 | 31.0 | 22.333333 | 22.5 | 0.816497 | 22.5 | 124.500000 | 124.5 | 3.016621 | 124.5 | 26.166667 | 26.5 | 2.316607 | 26.5 | 24.333333 | 24.5 | 1.366260 | 24.5 | 3.666667 | 3.75 | 0.585377 | 3.75 | 11.416667 | 11.25 | 0.491596 | 11.25 | 204.333333 | 203.0 | 16.206994 | 203.0 | 2.883333 | 2.90 | 0.172240 | 2.90 | 1.313333 | 1.310 | 0.024221 | 1.310 |
| 2 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 32.666667 | 32.0 | 10.191500 | 32.0 | 60.166667 | 59.5 | 2.926887 | 59.5 | 4.683333 | 4.85 | 0.407022 | 4.85 | 1.770000 | 1.750 | 0.052536 | 1.750 | 0.490000 | 0.500 | 0.016733 | 0.500 | 30.333333 | 30.0 | 0.516398 | 30.0 | 13.666667 | 14.0 | 1.032796 | 14.0 | 83.833333 | 83.5 | 4.262237 | 83.5 | 17.000000 | 17.0 | 1.414214 | 17.0 | 22.666667 | 22.5 | 1.211060 | 22.5 | 6.250000 | 6.45 | 1.167476 | 6.45 | 12.050000 | 11.65 | 1.222702 | 11.65 | 211.333333 | 211.5 | 3.326660 | 211.5 | 3.966667 | 3.95 | 0.258199 | 3.95 | 1.676667 | 1.665 | 0.066833 | 1.665 |
| 3 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | 20.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 30.000000 | 31.5 | 3.521363 | 31.5 | 69.833333 | 69.5 | 1.471960 | 69.5 | 3.966667 | 4.05 | 0.393277 | 4.05 | 1.153333 | 1.160 | 0.103280 | 1.160 | 0.506667 | 0.510 | 0.016330 | 0.510 | 31.000000 | 31.0 | 0.894427 | 31.0 | 15.000000 | 15.0 | 0.894427 | 15.0 | 91.833333 | 89.0 | 11.034793 | 89.0 | 21.166667 | 21.0 | 1.169045 | 21.0 | 24.500000 | 24.5 | 1.048809 | 24.5 | 5.366667 | 5.25 | 0.700476 | 5.25 | 12.683333 | 12.50 | 1.149638 | 12.50 | 199.500000 | 199.0 | 2.810694 | 199.0 | 2.916667 | 2.95 | 0.194079 | 2.95 | 1.305000 | 1.305 | 0.030166 | 1.305 |
| 4 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | 20.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 26.833333 | 26.5 | 2.483277 | 26.5 | 56.666667 | 57.5 | 4.033196 | 57.5 | 3.483333 | 3.45 | 0.462241 | 3.45 | 1.290000 | 1.295 | 0.023664 | 1.295 | 0.650000 | 0.650 | 0.010954 | 0.650 | 33.666667 | 34.5 | 1.751190 | 34.5 | 13.333333 | 13.5 | 0.816497 | 13.5 | 90.833333 | 90.5 | 1.471960 | 90.5 | 19.166667 | 18.5 | 1.940790 | 18.5 | 23.333333 | 23.5 | 1.211060 | 23.5 | 5.116667 | 5.05 | 1.030372 | 5.05 | 12.166667 | 12.00 | 1.169045 | 12.00 | 211.333333 | 211.0 | 2.160247 | 211.0 | 3.000000 | 2.95 | 0.126491 | 2.95 | 1.346667 | 1.355 | 0.028752 | 1.355 |
| 5 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.25 | 0.25 | 0.0 | 0.25 | 22.666667 | 23.0 | 1.366260 | 23.0 | 46.333333 | 46.0 | 1.966384 | 46.0 | 4.600000 | 4.60 | 0.880909 | 4.60 | 2.045000 | 2.050 | 0.070356 | 2.050 | 0.226667 | 0.230 | 0.005164 | 0.230 | 25.166667 | 25.5 | 1.471960 | 25.5 | 8.833333 | 9.0 | 0.752773 | 9.0 | 67.000000 | 68.0 | 3.577709 | 68.0 | 11.333333 | 11.5 | 0.816497 | 11.5 | 16.500000 | 16.5 | 1.048809 | 16.5 | 7.616667 | 7.60 | 0.440076 | 7.60 | 15.666667 | 16.00 | 1.032796 | 16.00 | 288.833333 | 289.0 | 10.048217 | 289.0 | 6.850000 | 6.90 | 0.187083 | 6.90 | 3.083333 | 3.100 | 0.068605 | 3.100 |
| 6 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 42.500000 | 42.5 | 2.428992 | 42.5 | 64.333333 | 63.5 | 2.503331 | 63.5 | 3.183333 | 3.10 | 0.397073 | 3.10 | 1.291667 | 1.300 | 0.058452 | 1.300 | 0.686667 | 0.680 | 0.020656 | 0.680 | 34.333333 | 34.5 | 0.816497 | 34.5 | 21.500000 | 21.5 | 0.547723 | 21.5 | 106.166667 | 107.5 | 6.615638 | 107.5 | 22.500000 | 22.5 | 1.516575 | 22.5 | 23.000000 | 23.0 | 0.894427 | 23.0 | 4.616667 | 5.10 | 1.309071 | 5.10 | 12.433333 | 12.15 | 0.943751 | 12.15 | 203.500000 | 203.5 | 1.516575 | 203.5 | 3.016667 | 3.05 | 0.248328 | 3.05 | 1.191667 | 1.200 | 0.091742 | 1.200 |
| 7 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 33.166667 | 33.0 | 5.344779 | 33.0 | 85.166667 | 85.0 | 1.169045 | 85.0 | 3.850000 | 3.90 | 0.408656 | 3.90 | 1.233333 | 1.215 | 0.042740 | 1.215 | 0.480000 | 0.490 | 0.033466 | 0.490 | 29.500000 | 29.5 | 1.048809 | 29.5 | 19.833333 | 19.5 | 1.471960 | 19.5 | 98.666667 | 96.5 | 5.645057 | 96.5 | 20.500000 | 20.5 | 1.870829 | 20.5 | 17.500000 | 17.5 | 1.048809 | 17.5 | 4.416667 | 4.30 | 1.467538 | 4.30 | 13.500000 | 13.50 | 0.547723 | 13.50 | 219.166667 | 219.0 | 2.316607 | 219.0 | 3.916667 | 4.05 | 0.526941 | 4.05 | 1.825000 | 1.825 | 0.035637 | 1.825 |
| 8 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 50.0 | 50.0 | 0.0 | 50.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 28.000000 | 28.0 | 0.894427 | 28.0 | 62.500000 | 61.0 | 3.834058 | 61.0 | 4.133333 | 4.10 | 0.103280 | 4.10 | 1.615000 | 1.625 | 0.037283 | 1.625 | 0.540000 | 0.540 | 0.012649 | 0.540 | 31.166667 | 31.0 | 0.752773 | 31.0 | 18.500000 | 18.5 | 1.048809 | 18.5 | 98.666667 | 99.0 | 5.853774 | 99.0 | 20.000000 | 20.0 | 1.414214 | 20.0 | 22.000000 | 22.0 | 0.894427 | 22.0 | 2.900000 | 2.90 | 0.167332 | 2.90 | 12.466667 | 12.50 | 0.962635 | 12.50 | 191.166667 | 193.0 | 7.386925 | 193.0 | 2.933333 | 2.90 | 0.103280 | 2.90 | 1.313333 | 1.300 | 0.025033 | 1.300 |
| 9 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 46.833333 | 47.0 | 1.169045 | 47.0 | 98.833333 | 98.5 | 6.794606 | 98.5 | 2.200000 | 2.20 | 0.209762 | 2.20 | 0.945000 | 0.950 | 0.108397 | 0.950 | 0.603333 | 0.600 | 0.015055 | 0.600 | 34.000000 | 34.0 | 0.632456 | 34.0 | 25.666667 | 26.0 | 1.032796 | 26.0 | 142.666667 | 144.0 | 9.605554 | 144.0 | 25.000000 | 25.0 | 2.529822 | 25.0 | 24.000000 | 24.0 | 0.632456 | 24.0 | 1.950000 | 1.95 | 0.314643 | 1.95 | 11.500000 | 11.50 | 1.870829 | 11.50 | 200.500000 | 200.5 | 3.271085 | 200.5 | 2.033333 | 2.05 | 0.121106 | 2.05 | 0.866667 | 0.900 | 0.051640 | 0.900 |
| 10 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 50.0 | 50.0 | 0.0 | 50.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 29.833333 | 29.5 | 1.471960 | 29.5 | 57.000000 | 56.5 | 4.690416 | 56.5 | 3.900000 | 3.90 | 0.200000 | 3.90 | 1.475000 | 1.500 | 0.147479 | 1.500 | 0.470000 | 0.470 | 0.010954 | 0.470 | 29.666667 | 30.0 | 1.032796 | 30.0 | 20.000000 | 20.0 | 0.894427 | 20.0 | 112.666667 | 111.0 | 4.676181 | 111.0 | 21.666667 | 22.0 | 1.505545 | 22.0 | 19.000000 | 19.0 | 1.414214 | 19.0 | 2.200000 | 2.20 | 0.109545 | 2.20 | 13.333333 | 13.00 | 0.516398 | 13.00 | 245.500000 | 247.5 | 9.332738 | 247.5 | 4.033333 | 4.05 | 0.121106 | 4.05 | 1.771667 | 1.795 | 0.063061 | 1.795 |
| 11 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 27.666667 | 28.0 | 1.032796 | 28.0 | 59.500000 | 59.0 | 3.507136 | 59.0 | 4.100000 | 4.15 | 0.328634 | 4.15 | 1.500000 | 1.500 | 0.089443 | 1.500 | 0.470000 | 0.470 | 0.010954 | 0.470 | 30.833333 | 31.0 | 0.752773 | 31.0 | 19.000000 | 18.5 | 1.673320 | 18.5 | 111.333333 | 111.0 | 3.326660 | 111.0 | 20.166667 | 20.5 | 1.471960 | 20.5 | 17.500000 | 17.5 | 1.048809 | 17.5 | 4.983333 | 5.15 | 0.444597 | 5.15 | 14.833333 | 15.00 | 0.752773 | 15.00 | 237.833333 | 237.5 | 15.038839 | 237.5 | 3.966667 | 3.95 | 0.121106 | 3.95 | 1.721667 | 1.705 | 0.041191 | 1.705 |
| 12 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | 20.0 | 50.0 | 50.0 | 0.0 | 50.0 | 0.25 | 0.25 | 0.0 | 0.25 | 28.500000 | 28.5 | 1.048809 | 28.5 | 60.333333 | 58.5 | 4.926121 | 58.5 | 4.200000 | 4.25 | 0.328634 | 4.25 | 1.521667 | 1.475 | 0.191772 | 1.475 | 0.566667 | 0.570 | 0.016330 | 0.570 | 32.000000 | 32.0 | 0.632456 | 32.0 | 18.833333 | 19.0 | 1.169045 | 19.0 | 103.833333 | 101.0 | 14.770466 | 101.0 | 23.166667 | 24.0 | 2.639444 | 24.0 | 18.333333 | 18.5 | 1.211060 | 18.5 | 6.083333 | 6.00 | 0.172240 | 6.00 | 12.000000 | 12.00 | 0.632456 | 12.00 | 211.833333 | 211.5 | 2.483277 | 211.5 | 3.083333 | 3.05 | 0.183485 | 3.05 | 1.323333 | 1.320 | 0.027325 | 1.320 |
| 13 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 25.166667 | 25.0 | 3.816630 | 25.0 | 48.500000 | 48.5 | 1.870829 | 48.5 | 5.883333 | 5.90 | 0.172240 | 5.90 | 2.266667 | 2.300 | 0.103280 | 2.300 | 0.221667 | 0.225 | 0.009832 | 0.225 | 23.833333 | 24.0 | 1.722401 | 24.0 | 7.166667 | 5.5 | 3.430258 | 5.5 | 56.833333 | 52.5 | 9.600347 | 52.5 | 12.166667 | 11.5 | 2.136976 | 11.5 | 15.166667 | 15.0 | 0.752773 | 15.0 | 7.716667 | 7.65 | 0.194079 | 7.65 | 14.333333 | 14.50 | 1.366260 | 14.50 | 293.166667 | 304.0 | 31.827137 | 304.0 | 5.750000 | 5.90 | 0.550454 | 5.90 | 2.648333 | 2.645 | 0.151052 | 2.645 |
| 14 | 40.0 | 40.0 | 0.0 | 40.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | 100.0 | 0.50 | 0.50 | 0.0 | 0.50 | 37.666667 | 38.0 | 1.032796 | 38.0 | 79.666667 | 79.5 | 4.589844 | 79.5 | 2.866667 | 2.90 | 0.163299 | 2.90 | 1.048333 | 1.005 | 0.085421 | 1.005 | 0.623333 | 0.620 | 0.015055 | 0.620 | 32.166667 | 32.0 | 0.752773 | 32.0 | 17.500000 | 17.5 | 2.664583 | 17.5 | 132.666667 | 133.5 | 5.125102 | 133.5 | 25.666667 | 26.0 | 1.032796 | 26.0 | 24.833333 | 25.0 | 1.169045 | 25.0 | 3.783333 | 3.95 | 0.444597 | 3.95 | 12.800000 | 12.35 | 0.981835 | 12.35 | 198.833333 | 199.5 | 7.305249 | 199.5 | 2.500000 | 2.40 | 0.268328 | 2.40 | 1.325000 | 1.320 | 0.017607 | 1.320 |
| 15 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.00 | 0.00 | 0.0 | 0.00 | 21.166667 | 21.0 | 1.169045 | 21.0 | 41.000000 | 41.5 | 2.966479 | 41.5 | 5.100000 | 5.10 | 0.328634 | 5.10 | 2.133333 | 2.150 | 0.163299 | 2.150 | 0.241667 | 0.240 | 0.007528 | 0.240 | 27.666667 | 28.0 | 1.505545 | 28.0 | 9.166667 | 10.5 | 3.060501 | 10.5 | 61.166667 | 63.5 | 11.107055 | 63.5 | 12.833333 | 13.5 | 2.136976 | 13.5 | 17.166667 | 17.0 | 0.752773 | 17.0 | 8.000000 | 8.00 | 0.244949 | 8.00 | 15.050000 | 15.00 | 0.731437 | 15.00 | 257.333333 | 260.0 | 32.234557 | 260.0 | 5.133333 | 5.05 | 0.662319 | 5.05 | 2.273333 | 2.270 | 0.117757 | 2.270 |
Index(['groups', 'Cd', 'MP', 'Pectin', 'TG', 'Chol', 'Pr', 'Alb', 'Creatinine',
'Gluc', 'ALT', 'LDH', 'AST', 'ALP', 'GGT', 'CAT', 'SOD', 'GPX', 'LYZ'],
dtype='object')
Scatter Plots:¶
Explore relationships between biochemical parameters and Cd/MP concentrations.
Heatmaps:¶
Visualize correlations between biochemical parameters.
Group Comparisons:¶
ANOVA: Perform Analysis of Variance (ANOVA) to determine if there are significant differences in biochemical parameters between the different experimental groups.
Post-Hoc Tests: If ANOVA reveals significant differences, use post-hoc tests (e.g., Tukey's HSD, Bonferroni) to determine which specific groups differ significantly from each other.
Perform One-Way ANOVA¶
Perform one-way ANOVA for each biochemical parameter to test if there are significant differences between the groups.
F-statistic p-value TG 18.974370 3.484365e-19 Chol 138.983193 1.199844e-47 Pr 34.264654 7.272891e-27 Alb 87.410581 1.674488e-40 Creatinine 532.093838 5.482434e-69 Gluc 45.704852 6.570551e-31 ALT 62.206960 2.129821e-35 LDH 64.994734 4.769582e-36 AST 41.119809 2.091441e-29 ALP 61.070735 3.988619e-35 GGT 41.405271 1.670062e-29 CAT 10.154395 2.723780e-12 SOD 33.205195 1.959920e-26 GPX 107.662338 1.085657e-43 LYZ 469.761379 5.536732e-67
Post-Hoc Analysis (Tukey’s HSD)¶
If the ANOVA indicates significant differences (p-value < 0.05), perform Tukey’s HSD test to identify which groups differ significantly.
Tukey HSD Results for TG:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
======================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
------------------------------------------------------
1 2 3.6667 0.9499 -4.294 11.6273 False
1 3 1.0 1.0 -6.9607 8.9607 False
1 4 -2.1667 0.9997 -10.1273 5.794 False
1 5 -6.3333 0.2749 -14.294 1.6273 False
1 6 13.5 0.0 5.5393 21.4607 True
1 7 4.1667 0.8756 -3.794 12.1273 False
1 8 -1.0 1.0 -8.9607 6.9607 False
1 9 17.8333 0.0 9.8727 25.794 True
1 10 0.8333 1.0 -7.1273 8.794 False
1 11 -1.3333 1.0 -9.294 6.6273 False
1 12 -0.5 1.0 -8.4607 7.4607 False
1 13 -3.8333 0.93 -11.794 4.1273 False
1 14 8.6667 0.0202 0.706 16.6273 True
1 15 -7.8333 0.0583 -15.794 0.1273 False
2 3 -2.6667 0.9972 -10.6273 5.294 False
2 4 -5.8333 0.4064 -13.794 2.1273 False
2 5 -10.0 0.003 -17.9607 -2.0393 True
2 6 9.8333 0.0038 1.8727 17.794 True
2 7 0.5 1.0 -7.4607 8.4607 False
2 8 -4.6667 0.7584 -12.6273 3.294 False
2 9 14.1667 0.0 6.206 22.1273 True
2 10 -2.8333 0.9949 -10.794 5.1273 False
2 11 -5.0 0.6619 -12.9607 2.9607 False
2 12 -4.1667 0.8756 -12.1273 3.794 False
2 13 -7.5 0.086 -15.4607 0.4607 False
2 14 5.0 0.6619 -2.9607 12.9607 False
2 15 -11.5 0.0003 -19.4607 -3.5393 True
3 4 -3.1667 0.9854 -11.1273 4.794 False
3 5 -7.3333 0.1035 -15.294 0.6273 False
3 6 12.5 0.0 4.5393 20.4607 True
3 7 3.1667 0.9854 -4.794 11.1273 False
3 8 -2.0 0.9999 -9.9607 5.9607 False
3 9 16.8333 0.0 8.8727 24.794 True
3 10 -0.1667 1.0 -8.1273 7.794 False
3 11 -2.3333 0.9993 -10.294 5.6273 False
3 12 -1.5 1.0 -9.4607 6.4607 False
3 13 -4.8333 0.7115 -12.794 3.1273 False
3 14 7.6667 0.071 -0.294 15.6273 False
3 15 -8.8333 0.0161 -16.794 -0.8727 True
4 5 -4.1667 0.8756 -12.1273 3.794 False
4 6 15.6667 0.0 7.706 23.6273 True
4 7 6.3333 0.2749 -1.6273 14.294 False
4 8 1.1667 1.0 -6.794 9.1273 False
4 9 20.0 0.0 12.0393 27.9607 True
4 10 3.0 0.9911 -4.9607 10.9607 False
4 11 0.8333 1.0 -7.1273 8.794 False
4 12 1.6667 1.0 -6.294 9.6273 False
4 13 -1.6667 1.0 -9.6273 6.294 False
4 14 10.8333 0.0008 2.8727 18.794 True
4 15 -5.6667 0.4556 -13.6273 2.294 False
5 6 19.8333 0.0 11.8727 27.794 True
5 7 10.5 0.0014 2.5393 18.4607 True
5 8 5.3333 0.5585 -2.6273 13.294 False
5 9 24.1667 0.0 16.206 32.1273 True
5 10 7.1667 0.1238 -0.794 15.1273 False
5 11 5.0 0.6619 -2.9607 12.9607 False
5 12 5.8333 0.4064 -2.1273 13.794 False
5 13 2.5 0.9986 -5.4607 10.4607 False
5 14 15.0 0.0 7.0393 22.9607 True
5 15 -1.5 1.0 -9.4607 6.4607 False
6 7 -9.3333 0.008 -17.294 -1.3727 True
6 8 -14.5 0.0 -22.4607 -6.5393 True
6 9 4.3333 0.841 -3.6273 12.294 False
6 10 -12.6667 0.0 -20.6273 -4.706 True
6 11 -14.8333 0.0 -22.794 -6.8727 True
6 12 -14.0 0.0 -21.9607 -6.0393 True
6 13 -17.3333 0.0 -25.294 -9.3727 True
6 14 -4.8333 0.7115 -12.794 3.1273 False
6 15 -21.3333 0.0 -29.294 -13.3727 True
7 8 -5.1667 0.6106 -13.1273 2.794 False
7 9 13.6667 0.0 5.706 21.6273 True
7 10 -3.3333 0.977 -11.294 4.6273 False
7 11 -5.5 0.5065 -13.4607 2.4607 False
7 12 -4.6667 0.7584 -12.6273 3.294 False
7 13 -8.0 0.0476 -15.9607 -0.0393 True
7 14 4.5 0.8018 -3.4607 12.4607 False
7 15 -12.0 0.0001 -19.9607 -4.0393 True
8 9 18.8333 0.0 10.8727 26.794 True
8 10 1.8333 1.0 -6.1273 9.794 False
8 11 -0.3333 1.0 -8.294 7.6273 False
8 12 0.5 1.0 -7.4607 8.4607 False
8 13 -2.8333 0.9949 -10.794 5.1273 False
8 14 9.6667 0.0049 1.706 17.6273 True
8 15 -6.8333 0.1739 -14.794 1.1273 False
9 10 -17.0 0.0 -24.9607 -9.0393 True
9 11 -19.1667 0.0 -27.1273 -11.206 True
9 12 -18.3333 0.0 -26.294 -10.3727 True
9 13 -21.6667 0.0 -29.6273 -13.706 True
9 14 -9.1667 0.0101 -17.1273 -1.206 True
9 15 -25.6667 0.0 -33.6273 -17.706 True
10 11 -2.1667 0.9997 -10.1273 5.794 False
10 12 -1.3333 1.0 -9.294 6.6273 False
10 13 -4.6667 0.7584 -12.6273 3.294 False
10 14 7.8333 0.0583 -0.1273 15.794 False
10 15 -8.6667 0.0202 -16.6273 -0.706 True
11 12 0.8333 1.0 -7.1273 8.794 False
11 13 -2.5 0.9986 -10.4607 5.4607 False
11 14 10.0 0.003 2.0393 17.9607 True
11 15 -6.5 0.2377 -14.4607 1.4607 False
12 13 -3.3333 0.977 -11.294 4.6273 False
12 14 9.1667 0.0101 1.206 17.1273 True
12 15 -7.3333 0.1035 -15.294 0.6273 False
13 14 12.5 0.0 4.5393 20.4607 True
13 15 -4.0 0.9053 -11.9607 3.9607 False
14 15 -16.5 0.0 -24.4607 -8.5393 True
------------------------------------------------------
Tukey HSD Results for Chol:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
======================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
------------------------------------------------------
1 2 -36.0 0.0 -43.2566 -28.7434 True
1 3 -26.3333 0.0 -33.5899 -19.0767 True
1 4 -39.5 0.0 -46.7566 -32.2434 True
1 5 -49.8333 0.0 -57.0899 -42.5767 True
1 6 -31.8333 0.0 -39.0899 -24.5767 True
1 7 -11.0 0.0001 -18.2566 -3.7434 True
1 8 -33.6667 0.0 -40.9233 -26.4101 True
1 9 2.6667 0.993 -4.5899 9.9233 False
1 10 -39.1667 0.0 -46.4233 -31.9101 True
1 11 -36.6667 0.0 -43.9233 -29.4101 True
1 12 -35.8333 0.0 -43.0899 -28.5767 True
1 13 -47.6667 0.0 -54.9233 -40.4101 True
1 14 -16.5 0.0 -23.7566 -9.2434 True
1 15 -55.1667 0.0 -62.4233 -47.9101 True
2 3 9.6667 0.0011 2.4101 16.9233 True
2 4 -3.5 0.9291 -10.7566 3.7566 False
2 5 -13.8333 0.0 -21.0899 -6.5767 True
2 6 4.1667 0.7838 -3.0899 11.4233 False
2 7 25.0 0.0 17.7434 32.2566 True
2 8 2.3333 0.9982 -4.9233 9.5899 False
2 9 38.6667 0.0 31.4101 45.9233 True
2 10 -3.1667 0.9674 -10.4233 4.0899 False
2 11 -0.6667 1.0 -7.9233 6.5899 False
2 12 0.1667 1.0 -7.0899 7.4233 False
2 13 -11.6667 0.0 -18.9233 -4.4101 True
2 14 19.5 0.0 12.2434 26.7566 True
2 15 -19.1667 0.0 -26.4233 -11.9101 True
3 4 -13.1667 0.0 -20.4233 -5.9101 True
3 5 -23.5 0.0 -30.7566 -16.2434 True
3 6 -5.5 0.3504 -12.7566 1.7566 False
3 7 15.3333 0.0 8.0767 22.5899 True
3 8 -7.3333 0.0451 -14.5899 -0.0767 True
3 9 29.0 0.0 21.7434 36.2566 True
3 10 -12.8333 0.0 -20.0899 -5.5767 True
3 11 -10.3333 0.0003 -17.5899 -3.0767 True
3 12 -9.5 0.0015 -16.7566 -2.2434 True
3 13 -21.3333 0.0 -28.5899 -14.0767 True
3 14 9.8333 0.0009 2.5767 17.0899 True
3 15 -28.8333 0.0 -36.0899 -21.5767 True
4 5 -10.3333 0.0003 -17.5899 -3.0767 True
4 6 7.6667 0.0283 0.4101 14.9233 True
4 7 28.5 0.0 21.2434 35.7566 True
4 8 5.8333 0.2598 -1.4233 13.0899 False
4 9 42.1667 0.0 34.9101 49.4233 True
4 10 0.3333 1.0 -6.9233 7.5899 False
4 11 2.8333 0.9876 -4.4233 10.0899 False
4 12 3.6667 0.9016 -3.5899 10.9233 False
4 13 -8.1667 0.0135 -15.4233 -0.9101 True
4 14 23.0 0.0 15.7434 30.2566 True
4 15 -15.6667 0.0 -22.9233 -8.4101 True
5 6 18.0 0.0 10.7434 25.2566 True
5 7 38.8333 0.0 31.5767 46.0899 True
5 8 16.1667 0.0 8.9101 23.4233 True
5 9 52.5 0.0 45.2434 59.7566 True
5 10 10.6667 0.0002 3.4101 17.9233 True
5 11 13.1667 0.0 5.9101 20.4233 True
5 12 14.0 0.0 6.7434 21.2566 True
5 13 2.1667 0.9992 -5.0899 9.4233 False
5 14 33.3333 0.0 26.0767 40.5899 True
5 15 -5.3333 0.4013 -12.5899 1.9233 False
6 7 20.8333 0.0 13.5767 28.0899 True
6 8 -1.8333 0.9999 -9.0899 5.4233 False
6 9 34.5 0.0 27.2434 41.7566 True
6 10 -7.3333 0.0451 -14.5899 -0.0767 True
6 11 -4.8333 0.5682 -12.0899 2.4233 False
6 12 -4.0 0.8286 -11.2566 3.2566 False
6 13 -15.8333 0.0 -23.0899 -8.5767 True
6 14 15.3333 0.0 8.0767 22.5899 True
6 15 -23.3333 0.0 -30.5899 -16.0767 True
7 8 -22.6667 0.0 -29.9233 -15.4101 True
7 9 13.6667 0.0 6.4101 20.9233 True
7 10 -28.1667 0.0 -35.4233 -20.9101 True
7 11 -25.6667 0.0 -32.9233 -18.4101 True
7 12 -24.8333 0.0 -32.0899 -17.5767 True
7 13 -36.6667 0.0 -43.9233 -29.4101 True
7 14 -5.5 0.3504 -12.7566 1.7566 False
7 15 -44.1667 0.0 -51.4233 -36.9101 True
8 9 36.3333 0.0 29.0767 43.5899 True
8 10 -5.5 0.3504 -12.7566 1.7566 False
8 11 -3.0 0.9794 -10.2566 4.2566 False
8 12 -2.1667 0.9992 -9.4233 5.0899 False
8 13 -14.0 0.0 -21.2566 -6.7434 True
8 14 17.1667 0.0 9.9101 24.4233 True
8 15 -21.5 0.0 -28.7566 -14.2434 True
9 10 -41.8333 0.0 -49.0899 -34.5767 True
9 11 -39.3333 0.0 -46.5899 -32.0767 True
9 12 -38.5 0.0 -45.7566 -31.2434 True
9 13 -50.3333 0.0 -57.5899 -43.0767 True
9 14 -19.1667 0.0 -26.4233 -11.9101 True
9 15 -57.8333 0.0 -65.0899 -50.5767 True
10 11 2.5 0.9963 -4.7566 9.7566 False
10 12 3.3333 0.9509 -3.9233 10.5899 False
10 13 -8.5 0.0081 -15.7566 -1.2434 True
10 14 22.6667 0.0 15.4101 29.9233 True
10 15 -16.0 0.0 -23.2566 -8.7434 True
11 12 0.8333 1.0 -6.4233 8.0899 False
11 13 -11.0 0.0001 -18.2566 -3.7434 True
11 14 20.1667 0.0 12.9101 27.4233 True
11 15 -18.5 0.0 -25.7566 -11.2434 True
12 13 -11.8333 0.0 -19.0899 -4.5767 True
12 14 19.3333 0.0 12.0767 26.5899 True
12 15 -19.3333 0.0 -26.5899 -12.0767 True
13 14 31.1667 0.0 23.9101 38.4233 True
13 15 -7.5 0.0358 -14.7566 -0.2434 True
14 15 -38.6667 0.0 -45.9233 -31.4101 True
------------------------------------------------------
Tukey HSD Results for Pr:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
----------------------------------------------------
1 2 1.3 0.0 0.5318 2.0682 True
1 3 0.5833 0.3474 -0.1849 1.3516 False
1 4 0.1 1.0 -0.6682 0.8682 False
1 5 1.2167 0.0 0.4484 1.9849 True
1 6 -0.2 0.9998 -0.9682 0.5682 False
1 7 0.4667 0.7108 -0.3016 1.2349 False
1 8 0.75 0.0628 -0.0182 1.5182 False
1 9 -1.1833 0.0001 -1.9516 -0.4151 True
1 10 0.5167 0.5521 -0.2516 1.2849 False
1 11 0.7167 0.0934 -0.0516 1.4849 False
1 12 0.8167 0.0265 0.0484 1.5849 True
1 13 2.5 0.0 1.7318 3.2682 True
1 14 -0.5167 0.5521 -1.2849 0.2516 False
1 15 1.7167 0.0 0.9484 2.4849 True
2 3 -0.7167 0.0934 -1.4849 0.0516 False
2 4 -1.2 0.0001 -1.9682 -0.4318 True
2 5 -0.0833 1.0 -0.8516 0.6849 False
2 6 -1.5 0.0 -2.2682 -0.7318 True
2 7 -0.8333 0.021 -1.6016 -0.0651 True
2 8 -0.55 0.4458 -1.3182 0.2182 False
2 9 -2.4833 0.0 -3.2516 -1.7151 True
2 10 -0.7833 0.0412 -1.5516 -0.0151 True
2 11 -0.5833 0.3474 -1.3516 0.1849 False
2 12 -0.4833 0.6593 -1.2516 0.2849 False
2 13 1.2 0.0001 0.4318 1.9682 True
2 14 -1.8167 0.0 -2.5849 -1.0484 True
2 15 0.4167 0.8445 -0.3516 1.1849 False
3 4 -0.4833 0.6593 -1.2516 0.2849 False
3 5 0.6333 0.2246 -0.1349 1.4016 False
3 6 -0.7833 0.0412 -1.5516 -0.0151 True
3 7 -0.1167 1.0 -0.8849 0.6516 False
3 8 0.1667 1.0 -0.6016 0.9349 False
3 9 -1.7667 0.0 -2.5349 -0.9984 True
3 10 -0.0667 1.0 -0.8349 0.7016 False
3 11 0.1333 1.0 -0.6349 0.9016 False
3 12 0.2333 0.999 -0.5349 1.0016 False
3 13 1.9167 0.0 1.1484 2.6849 True
3 14 -1.1 0.0003 -1.8682 -0.3318 True
3 15 1.1333 0.0002 0.3651 1.9016 True
4 5 1.1167 0.0002 0.3484 1.8849 True
4 6 -0.3 0.9876 -1.0682 0.4682 False
4 7 0.3667 0.9344 -0.4016 1.1349 False
4 8 0.65 0.1911 -0.1182 1.4182 False
4 9 -1.2833 0.0 -2.0516 -0.5151 True
4 10 0.4167 0.8445 -0.3516 1.1849 False
4 11 0.6167 0.2618 -0.1516 1.3849 False
4 12 0.7167 0.0934 -0.0516 1.4849 False
4 13 2.4 0.0 1.6318 3.1682 True
4 14 -0.6167 0.2618 -1.3849 0.1516 False
4 15 1.6167 0.0 0.8484 2.3849 True
5 6 -1.4167 0.0 -2.1849 -0.6484 True
5 7 -0.75 0.0628 -1.5182 0.0182 False
5 8 -0.4667 0.7108 -1.2349 0.3016 False
5 9 -2.4 0.0 -3.1682 -1.6318 True
5 10 -0.7 0.1129 -1.4682 0.0682 False
5 11 -0.5 0.6061 -1.2682 0.2682 False
5 12 -0.4 0.8798 -1.1682 0.3682 False
5 13 1.2833 0.0 0.5151 2.0516 True
5 14 -1.7333 0.0 -2.5016 -0.9651 True
5 15 0.5 0.6061 -0.2682 1.2682 False
6 7 0.6667 0.1615 -0.1016 1.4349 False
6 8 0.95 0.0037 0.1818 1.7182 True
6 9 -0.9833 0.0022 -1.7516 -0.2151 True
6 10 0.7167 0.0934 -0.0516 1.4849 False
6 11 0.9167 0.0063 0.1484 1.6849 True
6 12 1.0167 0.0013 0.2484 1.7849 True
6 13 2.7 0.0 1.9318 3.4682 True
6 14 -0.3167 0.9799 -1.0849 0.4516 False
6 15 1.9167 0.0 1.1484 2.6849 True
7 8 0.2833 0.9928 -0.4849 1.0516 False
7 9 -1.65 0.0 -2.4182 -0.8818 True
7 10 0.05 1.0 -0.7182 0.8182 False
7 11 0.25 0.9979 -0.5182 1.0182 False
7 12 0.35 0.954 -0.4182 1.1182 False
7 13 2.0333 0.0 1.2651 2.8016 True
7 14 -0.9833 0.0022 -1.7516 -0.2151 True
7 15 1.25 0.0 0.4818 2.0182 True
8 9 -1.9333 0.0 -2.7016 -1.1651 True
8 10 -0.2333 0.999 -1.0016 0.5349 False
8 11 -0.0333 1.0 -0.8016 0.7349 False
8 12 0.0667 1.0 -0.7016 0.8349 False
8 13 1.75 0.0 0.9818 2.5182 True
8 14 -1.2667 0.0 -2.0349 -0.4984 True
8 15 0.9667 0.0029 0.1984 1.7349 True
9 10 1.7 0.0 0.9318 2.4682 True
9 11 1.9 0.0 1.1318 2.6682 True
9 12 2.0 0.0 1.2318 2.7682 True
9 13 3.6833 0.0 2.9151 4.4516 True
9 14 0.6667 0.1615 -0.1016 1.4349 False
9 15 2.9 0.0 2.1318 3.6682 True
10 11 0.2 0.9998 -0.5682 0.9682 False
10 12 0.3 0.9876 -0.4682 1.0682 False
10 13 1.9833 0.0 1.2151 2.7516 True
10 14 -1.0333 0.001 -1.8016 -0.2651 True
10 15 1.2 0.0001 0.4318 1.9682 True
11 12 0.1 1.0 -0.6682 0.8682 False
11 13 1.7833 0.0 1.0151 2.5516 True
11 14 -1.2333 0.0 -2.0016 -0.4651 True
11 15 1.0 0.0017 0.2318 1.7682 True
12 13 1.6833 0.0 0.9151 2.4516 True
12 14 -1.3333 0.0 -2.1016 -0.5651 True
12 15 0.9 0.008 0.1318 1.6682 True
13 14 -3.0167 0.0 -3.7849 -2.2484 True
13 15 -0.7833 0.0412 -1.5516 -0.0151 True
14 15 2.2333 0.0 1.4651 3.0016 True
----------------------------------------------------
Tukey HSD Results for Alb:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
----------------------------------------------------
1 2 0.425 0.0 0.2153 0.6347 True
1 3 -0.1917 0.11 -0.4013 0.018 False
1 4 -0.055 0.9998 -0.2647 0.1547 False
1 5 0.7 0.0 0.4903 0.9097 True
1 6 -0.0533 0.9999 -0.263 0.1563 False
1 7 -0.1117 0.861 -0.3213 0.098 False
1 8 0.27 0.002 0.0603 0.4797 True
1 9 -0.4 0.0 -0.6097 -0.1903 True
1 10 0.13 0.6812 -0.0797 0.3397 False
1 11 0.155 0.3915 -0.0547 0.3647 False
1 12 0.1767 0.1962 -0.033 0.3863 False
1 13 0.9217 0.0 0.712 1.1313 True
1 14 -0.2967 0.0004 -0.5063 -0.087 True
1 15 0.7883 0.0 0.5787 0.998 True
2 3 -0.6167 0.0 -0.8263 -0.407 True
2 4 -0.48 0.0 -0.6897 -0.2703 True
2 5 0.275 0.0015 0.0653 0.4847 True
2 6 -0.4783 0.0 -0.688 -0.2687 True
2 7 -0.5367 0.0 -0.7463 -0.327 True
2 8 -0.155 0.3915 -0.3647 0.0547 False
2 9 -0.825 0.0 -1.0347 -0.6153 True
2 10 -0.295 0.0004 -0.5047 -0.0853 True
2 11 -0.27 0.002 -0.4797 -0.0603 True
2 12 -0.2483 0.0069 -0.458 -0.0387 True
2 13 0.4967 0.0 0.287 0.7063 True
2 14 -0.7217 0.0 -0.9313 -0.512 True
2 15 0.3633 0.0 0.1537 0.573 True
3 4 0.1367 0.6036 -0.073 0.3463 False
3 5 0.8917 0.0 0.682 1.1013 True
3 6 0.1383 0.5838 -0.0713 0.348 False
3 7 0.08 0.99 -0.1297 0.2897 False
3 8 0.4617 0.0 0.252 0.6713 True
3 9 -0.2083 0.0532 -0.418 0.0013 False
3 10 0.3217 0.0001 0.112 0.5313 True
3 11 0.3467 0.0 0.137 0.5563 True
3 12 0.3683 0.0 0.1587 0.578 True
3 13 1.1133 0.0 0.9037 1.323 True
3 14 -0.105 0.9074 -0.3147 0.1047 False
3 15 0.98 0.0 0.7703 1.1897 True
4 5 0.755 0.0 0.5453 0.9647 True
4 6 0.0017 1.0 -0.208 0.2113 False
4 7 -0.0567 0.9997 -0.2663 0.153 False
4 8 0.325 0.0001 0.1153 0.5347 True
4 9 -0.345 0.0 -0.5547 -0.1353 True
4 10 0.185 0.1436 -0.0247 0.3947 False
4 11 0.21 0.0492 0.0003 0.4197 True
4 12 0.2317 0.0169 0.022 0.4413 True
4 13 0.9767 0.0 0.767 1.1863 True
4 14 -0.2417 0.01 -0.4513 -0.032 True
4 15 0.8433 0.0 0.6337 1.053 True
5 6 -0.7533 0.0 -0.963 -0.5437 True
5 7 -0.8117 0.0 -1.0213 -0.602 True
5 8 -0.43 0.0 -0.6397 -0.2203 True
5 9 -1.1 0.0 -1.3097 -0.8903 True
5 10 -0.57 0.0 -0.7797 -0.3603 True
5 11 -0.545 0.0 -0.7547 -0.3353 True
5 12 -0.5233 0.0 -0.733 -0.3137 True
5 13 0.2217 0.0281 0.012 0.4313 True
5 14 -0.9967 0.0 -1.2063 -0.787 True
5 15 0.0883 0.9757 -0.1213 0.298 False
6 7 -0.0583 0.9996 -0.268 0.1513 False
6 8 0.3233 0.0001 0.1137 0.533 True
6 9 -0.3467 0.0 -0.5563 -0.137 True
6 10 0.1833 0.1531 -0.0263 0.393 False
6 11 0.2083 0.0532 -0.0013 0.418 False
6 12 0.23 0.0184 0.0203 0.4397 True
6 13 0.975 0.0 0.7653 1.1847 True
6 14 -0.2433 0.0091 -0.453 -0.0337 True
6 15 0.8417 0.0 0.632 1.0513 True
7 8 0.3817 0.0 0.172 0.5913 True
7 9 -0.2883 0.0007 -0.498 -0.0787 True
7 10 0.2417 0.01 0.032 0.4513 True
7 11 0.2667 0.0024 0.057 0.4763 True
7 12 0.2883 0.0007 0.0787 0.498 True
7 13 1.0333 0.0 0.8237 1.243 True
7 14 -0.185 0.1436 -0.3947 0.0247 False
7 15 0.9 0.0 0.6903 1.1097 True
8 9 -0.67 0.0 -0.8797 -0.4603 True
8 10 -0.14 0.564 -0.3497 0.0697 False
8 11 -0.115 0.8336 -0.3247 0.0947 False
8 12 -0.0933 0.9617 -0.303 0.1163 False
8 13 0.6517 0.0 0.442 0.8613 True
8 14 -0.5667 0.0 -0.7763 -0.357 True
8 15 0.5183 0.0 0.3087 0.728 True
9 10 0.53 0.0 0.3203 0.7397 True
9 11 0.555 0.0 0.3453 0.7647 True
9 12 0.5767 0.0 0.367 0.7863 True
9 13 1.3217 0.0 1.112 1.5313 True
9 14 0.1033 0.9172 -0.1063 0.313 False
9 15 1.1883 0.0 0.9787 1.398 True
10 11 0.025 1.0 -0.1847 0.2347 False
10 12 0.0467 1.0 -0.163 0.2563 False
10 13 0.7917 0.0 0.582 1.0013 True
10 14 -0.4267 0.0 -0.6363 -0.217 True
10 15 0.6583 0.0 0.4487 0.868 True
11 12 0.0217 1.0 -0.188 0.2313 False
11 13 0.7667 0.0 0.557 0.9763 True
11 14 -0.4517 0.0 -0.6613 -0.242 True
11 15 0.6333 0.0 0.4237 0.843 True
12 13 0.745 0.0 0.5353 0.9547 True
12 14 -0.4733 0.0 -0.683 -0.2637 True
12 15 0.6117 0.0 0.402 0.8213 True
13 14 -1.2183 0.0 -1.428 -1.0087 True
13 15 -0.1333 0.6428 -0.343 0.0763 False
14 15 1.085 0.0 0.8753 1.2947 True
----------------------------------------------------
Tukey HSD Results for Creatinine:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
----------------------------------------------------
1 2 -0.0467 0.0002 -0.0786 -0.0147 True
1 3 -0.03 0.089 -0.062 0.002 False
1 4 0.1133 0.0 0.0814 0.1453 True
1 5 -0.31 0.0 -0.342 -0.278 True
1 6 0.15 0.0 0.118 0.182 True
1 7 -0.0567 0.0 -0.0886 -0.0247 True
1 8 0.0033 1.0 -0.0286 0.0353 False
1 9 0.0667 0.0 0.0347 0.0986 True
1 10 -0.0667 0.0 -0.0986 -0.0347 True
1 11 -0.0667 0.0 -0.0986 -0.0347 True
1 12 0.03 0.089 -0.002 0.062 False
1 13 -0.315 0.0 -0.347 -0.283 True
1 14 0.0867 0.0 0.0547 0.1186 True
1 15 -0.295 0.0 -0.327 -0.263 True
2 3 0.0167 0.8789 -0.0153 0.0486 False
2 4 0.16 0.0 0.128 0.192 True
2 5 -0.2633 0.0 -0.2953 -0.2314 True
2 6 0.1967 0.0 0.1647 0.2286 True
2 7 -0.01 0.9986 -0.042 0.022 False
2 8 0.05 0.0001 0.018 0.082 True
2 9 0.1133 0.0 0.0814 0.1453 True
2 10 -0.02 0.668 -0.052 0.012 False
2 11 -0.02 0.668 -0.052 0.012 False
2 12 0.0767 0.0 0.0447 0.1086 True
2 13 -0.2683 0.0 -0.3003 -0.2364 True
2 14 0.1333 0.0 0.1014 0.1653 True
2 15 -0.2483 0.0 -0.2803 -0.2164 True
3 4 0.1433 0.0 0.1114 0.1753 True
3 5 -0.28 0.0 -0.312 -0.248 True
3 6 0.18 0.0 0.148 0.212 True
3 7 -0.0267 0.2092 -0.0586 0.0053 False
3 8 0.0333 0.0327 0.0014 0.0653 True
3 9 0.0967 0.0 0.0647 0.1286 True
3 10 -0.0367 0.0106 -0.0686 -0.0047 True
3 11 -0.0367 0.0106 -0.0686 -0.0047 True
3 12 0.06 0.0 0.028 0.092 True
3 13 -0.285 0.0 -0.317 -0.253 True
3 14 0.1167 0.0 0.0847 0.1486 True
3 15 -0.265 0.0 -0.297 -0.233 True
4 5 -0.4233 0.0 -0.4553 -0.3914 True
4 6 0.0367 0.0106 0.0047 0.0686 True
4 7 -0.17 0.0 -0.202 -0.138 True
4 8 -0.11 0.0 -0.142 -0.078 True
4 9 -0.0467 0.0002 -0.0786 -0.0147 True
4 10 -0.18 0.0 -0.212 -0.148 True
4 11 -0.18 0.0 -0.212 -0.148 True
4 12 -0.0833 0.0 -0.1153 -0.0514 True
4 13 -0.4283 0.0 -0.4603 -0.3964 True
4 14 -0.0267 0.2092 -0.0586 0.0053 False
4 15 -0.4083 0.0 -0.4403 -0.3764 True
5 6 0.46 0.0 0.428 0.492 True
5 7 0.2533 0.0 0.2214 0.2853 True
5 8 0.3133 0.0 0.2814 0.3453 True
5 9 0.3767 0.0 0.3447 0.4086 True
5 10 0.2433 0.0 0.2114 0.2753 True
5 11 0.2433 0.0 0.2114 0.2753 True
5 12 0.34 0.0 0.308 0.372 True
5 13 -0.005 1.0 -0.037 0.027 False
5 14 0.3967 0.0 0.3647 0.4286 True
5 15 0.015 0.9423 -0.017 0.047 False
6 7 -0.2067 0.0 -0.2386 -0.1747 True
6 8 -0.1467 0.0 -0.1786 -0.1147 True
6 9 -0.0833 0.0 -0.1153 -0.0514 True
6 10 -0.2167 0.0 -0.2486 -0.1847 True
6 11 -0.2167 0.0 -0.2486 -0.1847 True
6 12 -0.12 0.0 -0.152 -0.088 True
6 13 -0.465 0.0 -0.497 -0.433 True
6 14 -0.0633 0.0 -0.0953 -0.0314 True
6 15 -0.445 0.0 -0.477 -0.413 True
7 8 0.06 0.0 0.028 0.092 True
7 9 0.1233 0.0 0.0914 0.1553 True
7 10 -0.01 0.9986 -0.042 0.022 False
7 11 -0.01 0.9986 -0.042 0.022 False
7 12 0.0867 0.0 0.0547 0.1186 True
7 13 -0.2583 0.0 -0.2903 -0.2264 True
7 14 0.1433 0.0 0.1114 0.1753 True
7 15 -0.2383 0.0 -0.2703 -0.2064 True
8 9 0.0633 0.0 0.0314 0.0953 True
8 10 -0.07 0.0 -0.102 -0.038 True
8 11 -0.07 0.0 -0.102 -0.038 True
8 12 0.0267 0.2092 -0.0053 0.0586 False
8 13 -0.3183 0.0 -0.3503 -0.2864 True
8 14 0.0833 0.0 0.0514 0.1153 True
8 15 -0.2983 0.0 -0.3303 -0.2664 True
9 10 -0.1333 0.0 -0.1653 -0.1014 True
9 11 -0.1333 0.0 -0.1653 -0.1014 True
9 12 -0.0367 0.0106 -0.0686 -0.0047 True
9 13 -0.3817 0.0 -0.4136 -0.3497 True
9 14 0.02 0.668 -0.012 0.052 False
9 15 -0.3617 0.0 -0.3936 -0.3297 True
10 11 0.0 1.0 -0.032 0.032 False
10 12 0.0967 0.0 0.0647 0.1286 True
10 13 -0.2483 0.0 -0.2803 -0.2164 True
10 14 0.1533 0.0 0.1214 0.1853 True
10 15 -0.2283 0.0 -0.2603 -0.1964 True
11 12 0.0967 0.0 0.0647 0.1286 True
11 13 -0.2483 0.0 -0.2803 -0.2164 True
11 14 0.1533 0.0 0.1214 0.1853 True
11 15 -0.2283 0.0 -0.2603 -0.1964 True
12 13 -0.345 0.0 -0.377 -0.313 True
12 14 0.0567 0.0 0.0247 0.0886 True
12 15 -0.325 0.0 -0.357 -0.293 True
13 14 0.4017 0.0 0.3697 0.4336 True
13 15 0.02 0.668 -0.012 0.052 False
14 15 -0.3817 0.0 -0.4136 -0.3497 True
----------------------------------------------------
Tukey HSD Results for Gluc:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
=====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
-----------------------------------------------------
1 2 -0.6667 0.999 -2.8641 1.5307 False
1 3 0.0 1.0 -2.1974 2.1974 False
1 4 2.6667 0.0049 0.4693 4.8641 True
1 5 -5.8333 0.0 -8.0307 -3.6359 True
1 6 3.3333 0.0001 1.1359 5.5307 True
1 7 -1.5 0.527 -3.6974 0.6974 False
1 8 0.1667 1.0 -2.0307 2.3641 False
1 9 3.0 0.0008 0.8026 5.1974 True
1 10 -1.3333 0.7123 -3.5307 0.8641 False
1 11 -0.1667 1.0 -2.3641 2.0307 False
1 12 1.0 0.9544 -1.1974 3.1974 False
1 13 -7.1667 0.0 -9.3641 -4.9693 True
1 14 1.1667 0.8638 -1.0307 3.3641 False
1 15 -3.3333 0.0001 -5.5307 -1.1359 True
2 3 0.6667 0.999 -1.5307 2.8641 False
2 4 3.3333 0.0001 1.1359 5.5307 True
2 5 -5.1667 0.0 -7.3641 -2.9693 True
2 6 4.0 0.0 1.8026 6.1974 True
2 7 -0.8333 0.9906 -3.0307 1.3641 False
2 8 0.8333 0.9906 -1.3641 3.0307 False
2 9 3.6667 0.0 1.4693 5.8641 True
2 10 -0.6667 0.999 -2.8641 1.5307 False
2 11 0.5 1.0 -1.6974 2.6974 False
2 12 1.6667 0.3493 -0.5307 3.8641 False
2 13 -6.5 0.0 -8.6974 -4.3026 True
2 14 1.8333 0.2088 -0.3641 4.0307 False
2 15 -2.6667 0.0049 -4.8641 -0.4693 True
3 4 2.6667 0.0049 0.4693 4.8641 True
3 5 -5.8333 0.0 -8.0307 -3.6359 True
3 6 3.3333 0.0001 1.1359 5.5307 True
3 7 -1.5 0.527 -3.6974 0.6974 False
3 8 0.1667 1.0 -2.0307 2.3641 False
3 9 3.0 0.0008 0.8026 5.1974 True
3 10 -1.3333 0.7123 -3.5307 0.8641 False
3 11 -0.1667 1.0 -2.3641 2.0307 False
3 12 1.0 0.9544 -1.1974 3.1974 False
3 13 -7.1667 0.0 -9.3641 -4.9693 True
3 14 1.1667 0.8638 -1.0307 3.3641 False
3 15 -3.3333 0.0001 -5.5307 -1.1359 True
4 5 -8.5 0.0 -10.6974 -6.3026 True
4 6 0.6667 0.999 -1.5307 2.8641 False
4 7 -4.1667 0.0 -6.3641 -1.9693 True
4 8 -2.5 0.0118 -4.6974 -0.3026 True
4 9 0.3333 1.0 -1.8641 2.5307 False
4 10 -4.0 0.0 -6.1974 -1.8026 True
4 11 -2.8333 0.002 -5.0307 -0.6359 True
4 12 -1.6667 0.3493 -3.8641 0.5307 False
4 13 -9.8333 0.0 -12.0307 -7.6359 True
4 14 -1.5 0.527 -3.6974 0.6974 False
4 15 -6.0 0.0 -8.1974 -3.8026 True
5 6 9.1667 0.0 6.9693 11.3641 True
5 7 4.3333 0.0 2.1359 6.5307 True
5 8 6.0 0.0 3.8026 8.1974 True
5 9 8.8333 0.0 6.6359 11.0307 True
5 10 4.5 0.0 2.3026 6.6974 True
5 11 5.6667 0.0 3.4693 7.8641 True
5 12 6.8333 0.0 4.6359 9.0307 True
5 13 -1.3333 0.7123 -3.5307 0.8641 False
5 14 7.0 0.0 4.8026 9.1974 True
5 15 2.5 0.0118 0.3026 4.6974 True
6 7 -4.8333 0.0 -7.0307 -2.6359 True
6 8 -3.1667 0.0003 -5.3641 -0.9693 True
6 9 -0.3333 1.0 -2.5307 1.8641 False
6 10 -4.6667 0.0 -6.8641 -2.4693 True
6 11 -3.5 0.0 -5.6974 -1.3026 True
6 12 -2.3333 0.0268 -4.5307 -0.1359 True
6 13 -10.5 0.0 -12.6974 -8.3026 True
6 14 -2.1667 0.0572 -4.3641 0.0307 False
6 15 -6.6667 0.0 -8.8641 -4.4693 True
7 8 1.6667 0.3493 -0.5307 3.8641 False
7 9 4.5 0.0 2.3026 6.6974 True
7 10 0.1667 1.0 -2.0307 2.3641 False
7 11 1.3333 0.7123 -0.8641 3.5307 False
7 12 2.5 0.0118 0.3026 4.6974 True
7 13 -5.6667 0.0 -7.8641 -3.4693 True
7 14 2.6667 0.0049 0.4693 4.8641 True
7 15 -1.8333 0.2088 -4.0307 0.3641 False
8 9 2.8333 0.002 0.6359 5.0307 True
8 10 -1.5 0.527 -3.6974 0.6974 False
8 11 -0.3333 1.0 -2.5307 1.8641 False
8 12 0.8333 0.9906 -1.3641 3.0307 False
8 13 -7.3333 0.0 -9.5307 -5.1359 True
8 14 1.0 0.9544 -1.1974 3.1974 False
8 15 -3.5 0.0 -5.6974 -1.3026 True
9 10 -4.3333 0.0 -6.5307 -2.1359 True
9 11 -3.1667 0.0003 -5.3641 -0.9693 True
9 12 -2.0 0.1138 -4.1974 0.1974 False
9 13 -10.1667 0.0 -12.3641 -7.9693 True
9 14 -1.8333 0.2088 -4.0307 0.3641 False
9 15 -6.3333 0.0 -8.5307 -4.1359 True
10 11 1.1667 0.8638 -1.0307 3.3641 False
10 12 2.3333 0.0268 0.1359 4.5307 True
10 13 -5.8333 0.0 -8.0307 -3.6359 True
10 14 2.5 0.0118 0.3026 4.6974 True
10 15 -2.0 0.1138 -4.1974 0.1974 False
11 12 1.1667 0.8638 -1.0307 3.3641 False
11 13 -7.0 0.0 -9.1974 -4.8026 True
11 14 1.3333 0.7123 -0.8641 3.5307 False
11 15 -3.1667 0.0003 -5.3641 -0.9693 True
12 13 -8.1667 0.0 -10.3641 -5.9693 True
12 14 0.1667 1.0 -2.0307 2.3641 False
12 15 -4.3333 0.0 -6.5307 -2.1359 True
13 14 8.3333 0.0 6.1359 10.5307 True
13 15 3.8333 0.0 1.6359 6.0307 True
14 15 -4.5 0.0 -6.6974 -2.3026 True
-----------------------------------------------------
Tukey HSD Results for ALT:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
======================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
------------------------------------------------------
1 2 -8.6667 0.0 -12.0386 -5.2947 True
1 3 -7.3333 0.0 -10.7053 -3.9614 True
1 4 -9.0 0.0 -12.3719 -5.6281 True
1 5 -13.5 0.0 -16.8719 -10.1281 True
1 6 -0.8333 0.9999 -4.2053 2.5386 False
1 7 -2.5 0.3867 -5.8719 0.8719 False
1 8 -3.8333 0.0119 -7.2053 -0.4614 True
1 9 3.3333 0.0558 -0.0386 6.7053 False
1 10 -2.3333 0.5038 -5.7053 1.0386 False
1 11 -3.3333 0.0558 -6.7053 0.0386 False
1 12 -3.5 0.0343 -6.8719 -0.1281 True
1 13 -15.1667 0.0 -18.5386 -11.7947 True
1 14 -4.8333 0.0003 -8.2053 -1.4614 True
1 15 -13.1667 0.0 -16.5386 -9.7947 True
2 3 1.3333 0.9861 -2.0386 4.7053 False
2 4 -0.3333 1.0 -3.7053 3.0386 False
2 5 -4.8333 0.0003 -8.2053 -1.4614 True
2 6 7.8333 0.0 4.4614 11.2053 True
2 7 6.1667 0.0 2.7947 9.5386 True
2 8 4.8333 0.0003 1.4614 8.2053 True
2 9 12.0 0.0 8.6281 15.3719 True
2 10 6.3333 0.0 2.9614 9.7053 True
2 11 5.3333 0.0 1.9614 8.7053 True
2 12 5.1667 0.0001 1.7947 8.5386 True
2 13 -6.5 0.0 -9.8719 -3.1281 True
2 14 3.8333 0.0119 0.4614 7.2053 True
2 15 -4.5 0.0011 -7.8719 -1.1281 True
3 4 -1.6667 0.9155 -5.0386 1.7053 False
3 5 -6.1667 0.0 -9.5386 -2.7947 True
3 6 6.5 0.0 3.1281 9.8719 True
3 7 4.8333 0.0003 1.4614 8.2053 True
3 8 3.5 0.0343 0.1281 6.8719 True
3 9 10.6667 0.0 7.2947 14.0386 True
3 10 5.0 0.0002 1.6281 8.3719 True
3 11 4.0 0.0068 0.6281 7.3719 True
3 12 3.8333 0.0119 0.4614 7.2053 True
3 13 -7.8333 0.0 -11.2053 -4.4614 True
3 14 2.5 0.3867 -0.8719 5.8719 False
3 15 -5.8333 0.0 -9.2053 -2.4614 True
4 5 -4.5 0.0011 -7.8719 -1.1281 True
4 6 8.1667 0.0 4.7947 11.5386 True
4 7 6.5 0.0 3.1281 9.8719 True
4 8 5.1667 0.0001 1.7947 8.5386 True
4 9 12.3333 0.0 8.9614 15.7053 True
4 10 6.6667 0.0 3.2947 10.0386 True
4 11 5.6667 0.0 2.2947 9.0386 True
4 12 5.5 0.0 2.1281 8.8719 True
4 13 -6.1667 0.0 -9.5386 -2.7947 True
4 14 4.1667 0.0038 0.7947 7.5386 True
4 15 -4.1667 0.0038 -7.5386 -0.7947 True
5 6 12.6667 0.0 9.2947 16.0386 True
5 7 11.0 0.0 7.6281 14.3719 True
5 8 9.6667 0.0 6.2947 13.0386 True
5 9 16.8333 0.0 13.4614 20.2053 True
5 10 11.1667 0.0 7.7947 14.5386 True
5 11 10.1667 0.0 6.7947 13.5386 True
5 12 10.0 0.0 6.6281 13.3719 True
5 13 -1.6667 0.9155 -5.0386 1.7053 False
5 14 8.6667 0.0 5.2947 12.0386 True
5 15 0.3333 1.0 -3.0386 3.7053 False
6 7 -1.6667 0.9155 -5.0386 1.7053 False
6 8 -3.0 0.1352 -6.3719 0.3719 False
6 9 4.1667 0.0038 0.7947 7.5386 True
6 10 -1.5 0.9619 -4.8719 1.8719 False
6 11 -2.5 0.3867 -5.8719 0.8719 False
6 12 -2.6667 0.2838 -6.0386 0.7053 False
6 13 -14.3333 0.0 -17.7053 -10.9614 True
6 14 -4.0 0.0068 -7.3719 -0.6281 True
6 15 -12.3333 0.0 -15.7053 -8.9614 True
7 8 -1.3333 0.9861 -4.7053 2.0386 False
7 9 5.8333 0.0 2.4614 9.2053 True
7 10 0.1667 1.0 -3.2053 3.5386 False
7 11 -0.8333 0.9999 -4.2053 2.5386 False
7 12 -1.0 0.9992 -4.3719 2.3719 False
7 13 -12.6667 0.0 -16.0386 -9.2947 True
7 14 -2.3333 0.5038 -5.7053 1.0386 False
7 15 -10.6667 0.0 -14.0386 -7.2947 True
8 9 7.1667 0.0 3.7947 10.5386 True
8 10 1.5 0.9619 -1.8719 4.8719 False
8 11 0.5 1.0 -2.8719 3.8719 False
8 12 0.3333 1.0 -3.0386 3.7053 False
8 13 -11.3333 0.0 -14.7053 -7.9614 True
8 14 -1.0 0.9992 -4.3719 2.3719 False
8 15 -9.3333 0.0 -12.7053 -5.9614 True
9 10 -5.6667 0.0 -9.0386 -2.2947 True
9 11 -6.6667 0.0 -10.0386 -3.2947 True
9 12 -6.8333 0.0 -10.2053 -3.4614 True
9 13 -18.5 0.0 -21.8719 -15.1281 True
9 14 -8.1667 0.0 -11.5386 -4.7947 True
9 15 -16.5 0.0 -19.8719 -13.1281 True
10 11 -1.0 0.9992 -4.3719 2.3719 False
10 12 -1.1667 0.9961 -4.5386 2.2053 False
10 13 -12.8333 0.0 -16.2053 -9.4614 True
10 14 -2.5 0.3867 -5.8719 0.8719 False
10 15 -10.8333 0.0 -14.2053 -7.4614 True
11 12 -0.1667 1.0 -3.5386 3.2053 False
11 13 -11.8333 0.0 -15.2053 -8.4614 True
11 14 -1.5 0.9619 -4.8719 1.8719 False
11 15 -9.8333 0.0 -13.2053 -6.4614 True
12 13 -11.6667 0.0 -15.0386 -8.2947 True
12 14 -1.3333 0.9861 -4.7053 2.0386 False
12 15 -9.6667 0.0 -13.0386 -6.2947 True
13 14 10.3333 0.0 6.9614 13.7053 True
13 15 2.0 0.7432 -1.3719 5.3719 False
14 15 -8.3333 0.0 -11.7053 -4.9614 True
------------------------------------------------------
Tukey HSD Results for LDH:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
=======================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
-------------------------------------------------------
1 2 -40.6667 0.0 -55.9897 -25.3437 True
1 3 -32.6667 0.0 -47.9897 -17.3437 True
1 4 -33.6667 0.0 -48.9897 -18.3437 True
1 5 -57.5 0.0 -72.823 -42.177 True
1 6 -18.3333 0.006 -33.6563 -3.0103 True
1 7 -25.8333 0.0 -41.1563 -10.5103 True
1 8 -25.8333 0.0 -41.1563 -10.5103 True
1 9 18.1667 0.0068 2.8437 33.4897 True
1 10 -11.8333 0.3204 -27.1563 3.4897 False
1 11 -13.1667 0.1727 -28.4897 2.1563 False
1 12 -20.6667 0.0009 -35.9897 -5.3437 True
1 13 -67.6667 0.0 -82.9897 -52.3437 True
1 14 8.1667 0.8604 -7.1563 23.4897 False
1 15 -63.3333 0.0 -78.6563 -48.0103 True
2 3 8.0 0.8777 -7.323 23.323 False
2 4 7.0 0.953 -8.323 22.323 False
2 5 -16.8333 0.0181 -32.1563 -1.5103 True
2 6 22.3333 0.0002 7.0103 37.6563 True
2 7 14.8333 0.0678 -0.4897 30.1563 False
2 8 14.8333 0.0678 -0.4897 30.1563 False
2 9 58.8333 0.0 43.5103 74.1563 True
2 10 28.8333 0.0 13.5103 44.1563 True
2 11 27.5 0.0 12.177 42.823 True
2 12 20.0 0.0016 4.677 35.323 True
2 13 -27.0 0.0 -42.323 -11.677 True
2 14 48.8333 0.0 33.5103 64.1563 True
2 15 -22.6667 0.0002 -37.9897 -7.3437 True
3 4 -1.0 1.0 -16.323 14.323 False
3 5 -24.8333 0.0 -40.1563 -9.5103 True
3 6 14.3333 0.0913 -0.9897 29.6563 False
3 7 6.8333 0.9612 -8.4897 22.1563 False
3 8 6.8333 0.9612 -8.4897 22.1563 False
3 9 50.8333 0.0 35.5103 66.1563 True
3 10 20.8333 0.0008 5.5103 36.1563 True
3 11 19.5 0.0024 4.177 34.823 True
3 12 12.0 0.2987 -3.323 27.323 False
3 13 -35.0 0.0 -50.323 -19.677 True
3 14 40.8333 0.0 25.5103 56.1563 True
3 15 -30.6667 0.0 -45.9897 -15.3437 True
4 5 -23.8333 0.0001 -39.1563 -8.5103 True
4 6 15.3333 0.0497 0.0103 30.6563 True
4 7 7.8333 0.8935 -7.4897 23.1563 False
4 8 7.8333 0.8935 -7.4897 23.1563 False
4 9 51.8333 0.0 36.5103 67.1563 True
4 10 21.8333 0.0003 6.5103 37.1563 True
4 11 20.5 0.0011 5.177 35.823 True
4 12 13.0 0.1878 -2.323 28.323 False
4 13 -34.0 0.0 -49.323 -18.677 True
4 14 41.8333 0.0 26.5103 57.1563 True
4 15 -29.6667 0.0 -44.9897 -14.3437 True
5 6 39.1667 0.0 23.8437 54.4897 True
5 7 31.6667 0.0 16.3437 46.9897 True
5 8 31.6667 0.0 16.3437 46.9897 True
5 9 75.6667 0.0 60.3437 90.9897 True
5 10 45.6667 0.0 30.3437 60.9897 True
5 11 44.3333 0.0 29.0103 59.6563 True
5 12 36.8333 0.0 21.5103 52.1563 True
5 13 -10.1667 0.5746 -25.4897 5.1563 False
5 14 65.6667 0.0 50.3437 80.9897 True
5 15 -5.8333 0.9902 -21.1563 9.4897 False
6 7 -7.5 0.9212 -22.823 7.823 False
6 8 -7.5 0.9212 -22.823 7.823 False
6 9 36.5 0.0 21.177 51.823 True
6 10 6.5 0.9743 -8.823 21.823 False
6 11 5.1667 0.997 -10.1563 20.4897 False
6 12 -2.3333 1.0 -17.6563 12.9897 False
6 13 -49.3333 0.0 -64.6563 -34.0103 True
6 14 26.5 0.0 11.177 41.823 True
6 15 -45.0 0.0 -60.323 -29.677 True
7 8 0.0 1.0 -15.323 15.323 False
7 9 44.0 0.0 28.677 59.323 True
7 10 14.0 0.1105 -1.323 29.323 False
7 11 12.6667 0.221 -2.6563 27.9897 False
7 12 5.1667 0.997 -10.1563 20.4897 False
7 13 -41.8333 0.0 -57.1563 -26.5103 True
7 14 34.0 0.0 18.677 49.323 True
7 15 -37.5 0.0 -52.823 -22.177 True
8 9 44.0 0.0 28.677 59.323 True
8 10 14.0 0.1105 -1.323 29.323 False
8 11 12.6667 0.221 -2.6563 27.9897 False
8 12 5.1667 0.997 -10.1563 20.4897 False
8 13 -41.8333 0.0 -57.1563 -26.5103 True
8 14 34.0 0.0 18.677 49.323 True
8 15 -37.5 0.0 -52.823 -22.177 True
9 10 -30.0 0.0 -45.323 -14.677 True
9 11 -31.3333 0.0 -46.6563 -16.0103 True
9 12 -38.8333 0.0 -54.1563 -23.5103 True
9 13 -85.8333 0.0 -101.1563 -70.5103 True
9 14 -10.0 0.6017 -25.323 5.323 False
9 15 -81.5 0.0 -96.823 -66.177 True
10 11 -1.3333 1.0 -16.6563 13.9897 False
10 12 -8.8333 0.7791 -24.1563 6.4897 False
10 13 -55.8333 0.0 -71.1563 -40.5103 True
10 14 20.0 0.0016 4.677 35.323 True
10 15 -51.5 0.0 -66.823 -36.177 True
11 12 -7.5 0.9212 -22.823 7.823 False
11 13 -54.5 0.0 -69.823 -39.177 True
11 14 21.3333 0.0005 6.0103 36.6563 True
11 15 -50.1667 0.0 -65.4897 -34.8437 True
12 13 -47.0 0.0 -62.323 -31.677 True
12 14 28.8333 0.0 13.5103 44.1563 True
12 15 -42.6667 0.0 -57.9897 -27.3437 True
13 14 75.8333 0.0 60.5103 91.1563 True
13 15 4.3333 0.9996 -10.9897 19.6563 False
14 15 -71.5 0.0 -86.823 -56.177 True
-------------------------------------------------------
Tukey HSD Results for AST:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
======================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
------------------------------------------------------
1 2 -9.1667 0.0 -12.825 -5.5084 True
1 3 -5.0 0.0007 -8.6583 -1.3417 True
1 4 -7.0 0.0 -10.6583 -3.3417 True
1 5 -14.8333 0.0 -18.4916 -11.175 True
1 6 -3.6667 0.0489 -7.325 -0.0084 True
1 7 -5.6667 0.0001 -9.325 -2.0084 True
1 8 -6.1667 0.0 -9.825 -2.5084 True
1 9 -1.1667 0.9983 -4.825 2.4916 False
1 10 -4.5 0.004 -8.1583 -0.8417 True
1 11 -6.0 0.0 -9.6583 -2.3417 True
1 12 -3.0 0.2318 -6.6583 0.6583 False
1 13 -14.0 0.0 -17.6583 -10.3417 True
1 14 -0.5 1.0 -4.1583 3.1583 False
1 15 -13.3333 0.0 -16.9916 -9.675 True
2 3 4.1667 0.0116 0.5084 7.825 True
2 4 2.1667 0.7452 -1.4916 5.825 False
2 5 -5.6667 0.0001 -9.325 -2.0084 True
2 6 5.5 0.0001 1.8417 9.1583 True
2 7 3.5 0.0753 -0.1583 7.1583 False
2 8 3.0 0.2318 -0.6583 6.6583 False
2 9 8.0 0.0 4.3417 11.6583 True
2 10 4.6667 0.0023 1.0084 8.325 True
2 11 3.1667 0.1643 -0.4916 6.825 False
2 12 6.1667 0.0 2.5084 9.825 True
2 13 -4.8333 0.0013 -8.4916 -1.175 True
2 14 8.6667 0.0 5.0084 12.325 True
2 15 -4.1667 0.0116 -7.825 -0.5084 True
3 4 -2.0 0.8369 -5.6583 1.6583 False
3 5 -9.8333 0.0 -13.4916 -6.175 True
3 6 1.3333 0.9935 -2.325 4.9916 False
3 7 -0.6667 1.0 -4.325 2.9916 False
3 8 -1.1667 0.9983 -4.825 2.4916 False
3 9 3.8333 0.031 0.175 7.4916 True
3 10 0.5 1.0 -3.1583 4.1583 False
3 11 -1.0 0.9997 -4.6583 2.6583 False
3 12 2.0 0.8369 -1.6583 5.6583 False
3 13 -9.0 0.0 -12.6583 -5.3417 True
3 14 4.5 0.004 0.8417 8.1583 True
3 15 -8.3333 0.0 -11.9916 -4.675 True
4 5 -7.8333 0.0 -11.4916 -4.175 True
4 6 3.3333 0.1129 -0.325 6.9916 False
4 7 1.3333 0.9935 -2.325 4.9916 False
4 8 0.8333 1.0 -2.825 4.4916 False
4 9 5.8333 0.0 2.175 9.4916 True
4 10 2.5 0.5251 -1.1583 6.1583 False
4 11 1.0 0.9997 -2.6583 4.6583 False
4 12 4.0 0.0192 0.3417 7.6583 True
4 13 -7.0 0.0 -10.6583 -3.3417 True
4 14 6.5 0.0 2.8417 10.1583 True
4 15 -6.3333 0.0 -9.9916 -2.675 True
5 6 11.1667 0.0 7.5084 14.825 True
5 7 9.1667 0.0 5.5084 12.825 True
5 8 8.6667 0.0 5.0084 12.325 True
5 9 13.6667 0.0 10.0084 17.325 True
5 10 10.3333 0.0 6.675 13.9916 True
5 11 8.8333 0.0 5.175 12.4916 True
5 12 11.8333 0.0 8.175 15.4916 True
5 13 0.8333 1.0 -2.825 4.4916 False
5 14 14.3333 0.0 10.675 17.9916 True
5 15 1.5 0.9808 -2.1583 5.1583 False
6 7 -2.0 0.8369 -5.6583 1.6583 False
6 8 -2.5 0.5251 -6.1583 1.1583 False
6 9 2.5 0.5251 -1.1583 6.1583 False
6 10 -0.8333 1.0 -4.4916 2.825 False
6 11 -2.3333 0.6382 -5.9916 1.325 False
6 12 0.6667 1.0 -2.9916 4.325 False
6 13 -10.3333 0.0 -13.9916 -6.675 True
6 14 3.1667 0.1643 -0.4916 6.825 False
6 15 -9.6667 0.0 -13.325 -6.0084 True
7 8 -0.5 1.0 -4.1583 3.1583 False
7 9 4.5 0.004 0.8417 8.1583 True
7 10 1.1667 0.9983 -2.4916 4.825 False
7 11 -0.3333 1.0 -3.9916 3.325 False
7 12 2.6667 0.4152 -0.9916 6.325 False
7 13 -8.3333 0.0 -11.9916 -4.675 True
7 14 5.1667 0.0004 1.5084 8.825 True
7 15 -7.6667 0.0 -11.325 -4.0084 True
8 9 5.0 0.0007 1.3417 8.6583 True
8 10 1.6667 0.954 -1.9916 5.325 False
8 11 0.1667 1.0 -3.4916 3.825 False
8 12 3.1667 0.1643 -0.4916 6.825 False
8 13 -7.8333 0.0 -11.4916 -4.175 True
8 14 5.6667 0.0001 2.0084 9.325 True
8 15 -7.1667 0.0 -10.825 -3.5084 True
9 10 -3.3333 0.1129 -6.9916 0.325 False
9 11 -4.8333 0.0013 -8.4916 -1.175 True
9 12 -1.8333 0.907 -5.4916 1.825 False
9 13 -12.8333 0.0 -16.4916 -9.175 True
9 14 0.6667 1.0 -2.9916 4.325 False
9 15 -12.1667 0.0 -15.825 -8.5084 True
10 11 -1.5 0.9808 -5.1583 2.1583 False
10 12 1.5 0.9808 -2.1583 5.1583 False
10 13 -9.5 0.0 -13.1583 -5.8417 True
10 14 4.0 0.0192 0.3417 7.6583 True
10 15 -8.8333 0.0 -12.4916 -5.175 True
11 12 3.0 0.2318 -0.6583 6.6583 False
11 13 -8.0 0.0 -11.6583 -4.3417 True
11 14 5.5 0.0001 1.8417 9.1583 True
11 15 -7.3333 0.0 -10.9916 -3.675 True
12 13 -11.0 0.0 -14.6583 -7.3417 True
12 14 2.5 0.5251 -1.1583 6.1583 False
12 15 -10.3333 0.0 -13.9916 -6.675 True
13 14 13.5 0.0 9.8417 17.1583 True
13 15 0.6667 1.0 -2.9916 4.325 False
14 15 -12.8333 0.0 -16.4916 -9.175 True
------------------------------------------------------
Tukey HSD Results for ALP:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
=====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
-----------------------------------------------------
1 2 -1.6667 0.3262 -3.8327 0.4994 False
1 3 0.1667 1.0 -1.9994 2.3327 False
1 4 -1.0 0.949 -3.1661 1.1661 False
1 5 -7.8333 0.0 -9.9994 -5.6673 True
1 6 -1.3333 0.6919 -3.4994 0.8327 False
1 7 -6.8333 0.0 -8.9994 -4.6673 True
1 8 -2.3333 0.0228 -4.4994 -0.1673 True
1 9 -0.3333 1.0 -2.4994 1.8327 False
1 10 -5.3333 0.0 -7.4994 -3.1673 True
1 11 -6.8333 0.0 -8.9994 -4.6673 True
1 12 -6.0 0.0 -8.1661 -3.8339 True
1 13 -9.1667 0.0 -11.3327 -7.0006 True
1 14 0.5 1.0 -1.6661 2.6661 False
1 15 -7.1667 0.0 -9.3327 -5.0006 True
2 3 1.8333 0.1907 -0.3327 3.9994 False
2 4 0.6667 0.9989 -1.4994 2.8327 False
2 5 -6.1667 0.0 -8.3327 -4.0006 True
2 6 0.3333 1.0 -1.8327 2.4994 False
2 7 -5.1667 0.0 -7.3327 -3.0006 True
2 8 -0.6667 0.9989 -2.8327 1.4994 False
2 9 1.3333 0.6919 -0.8327 3.4994 False
2 10 -3.6667 0.0 -5.8327 -1.5006 True
2 11 -5.1667 0.0 -7.3327 -3.0006 True
2 12 -4.3333 0.0 -6.4994 -2.1673 True
2 13 -7.5 0.0 -9.6661 -5.3339 True
2 14 2.1667 0.0499 0.0006 4.3327 True
2 15 -5.5 0.0 -7.6661 -3.3339 True
3 4 -1.1667 0.851 -3.3327 0.9994 False
3 5 -8.0 0.0 -10.1661 -5.8339 True
3 6 -1.5 0.5026 -3.6661 0.6661 False
3 7 -7.0 0.0 -9.1661 -4.8339 True
3 8 -2.5 0.0098 -4.6661 -0.3339 True
3 9 -0.5 1.0 -2.6661 1.6661 False
3 10 -5.5 0.0 -7.6661 -3.3339 True
3 11 -7.0 0.0 -9.1661 -4.8339 True
3 12 -6.1667 0.0 -8.3327 -4.0006 True
3 13 -9.3333 0.0 -11.4994 -7.1673 True
3 14 0.3333 1.0 -1.8327 2.4994 False
3 15 -7.3333 0.0 -9.4994 -5.1673 True
4 5 -6.8333 0.0 -8.9994 -4.6673 True
4 6 -0.3333 1.0 -2.4994 1.8327 False
4 7 -5.8333 0.0 -7.9994 -3.6673 True
4 8 -1.3333 0.6919 -3.4994 0.8327 False
4 9 0.6667 0.9989 -1.4994 2.8327 False
4 10 -4.3333 0.0 -6.4994 -2.1673 True
4 11 -5.8333 0.0 -7.9994 -3.6673 True
4 12 -5.0 0.0 -7.1661 -2.8339 True
4 13 -8.1667 0.0 -10.3327 -6.0006 True
4 14 1.5 0.5026 -0.6661 3.6661 False
4 15 -6.1667 0.0 -8.3327 -4.0006 True
5 6 6.5 0.0 4.3339 8.6661 True
5 7 1.0 0.949 -1.1661 3.1661 False
5 8 5.5 0.0 3.3339 7.6661 True
5 9 7.5 0.0 5.3339 9.6661 True
5 10 2.5 0.0098 0.3339 4.6661 True
5 11 1.0 0.949 -1.1661 3.1661 False
5 12 1.8333 0.1907 -0.3327 3.9994 False
5 13 -1.3333 0.6919 -3.4994 0.8327 False
5 14 8.3333 0.0 6.1673 10.4994 True
5 15 0.6667 0.9989 -1.4994 2.8327 False
6 7 -5.5 0.0 -7.6661 -3.3339 True
6 8 -1.0 0.949 -3.1661 1.1661 False
6 9 1.0 0.949 -1.1661 3.1661 False
6 10 -4.0 0.0 -6.1661 -1.8339 True
6 11 -5.5 0.0 -7.6661 -3.3339 True
6 12 -4.6667 0.0 -6.8327 -2.5006 True
6 13 -7.8333 0.0 -9.9994 -5.6673 True
6 14 1.8333 0.1907 -0.3327 3.9994 False
6 15 -5.8333 0.0 -7.9994 -3.6673 True
7 8 4.5 0.0 2.3339 6.6661 True
7 9 6.5 0.0 4.3339 8.6661 True
7 10 1.5 0.5026 -0.6661 3.6661 False
7 11 0.0 1.0 -2.1661 2.1661 False
7 12 0.8333 0.9892 -1.3327 2.9994 False
7 13 -2.3333 0.0228 -4.4994 -0.1673 True
7 14 7.3333 0.0 5.1673 9.4994 True
7 15 -0.3333 1.0 -2.4994 1.8327 False
8 9 2.0 0.1016 -0.1661 4.1661 False
8 10 -3.0 0.0006 -5.1661 -0.8339 True
8 11 -4.5 0.0 -6.6661 -2.3339 True
8 12 -3.6667 0.0 -5.8327 -1.5006 True
8 13 -6.8333 0.0 -8.9994 -4.6673 True
8 14 2.8333 0.0016 0.6673 4.9994 True
8 15 -4.8333 0.0 -6.9994 -2.6673 True
9 10 -5.0 0.0 -7.1661 -2.8339 True
9 11 -6.5 0.0 -8.6661 -4.3339 True
9 12 -5.6667 0.0 -7.8327 -3.5006 True
9 13 -8.8333 0.0 -10.9994 -6.6673 True
9 14 0.8333 0.9892 -1.3327 2.9994 False
9 15 -6.8333 0.0 -8.9994 -4.6673 True
10 11 -1.5 0.5026 -3.6661 0.6661 False
10 12 -0.6667 0.9989 -2.8327 1.4994 False
10 13 -3.8333 0.0 -5.9994 -1.6673 True
10 14 5.8333 0.0 3.6673 7.9994 True
10 15 -1.8333 0.1907 -3.9994 0.3327 False
11 12 0.8333 0.9892 -1.3327 2.9994 False
11 13 -2.3333 0.0228 -4.4994 -0.1673 True
11 14 7.3333 0.0 5.1673 9.4994 True
11 15 -0.3333 1.0 -2.4994 1.8327 False
12 13 -3.1667 0.0002 -5.3327 -1.0006 True
12 14 6.5 0.0 4.3339 8.6661 True
12 15 -1.1667 0.851 -3.3327 0.9994 False
13 14 9.6667 0.0 7.5006 11.8327 True
13 15 2.0 0.1016 -0.1661 4.1661 False
14 15 -7.6667 0.0 -9.8327 -5.5006 True
-----------------------------------------------------
Tukey HSD Results for GGT:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
----------------------------------------------------
1 2 2.5833 0.0 1.1064 4.0602 True
1 3 1.7 0.0102 0.2231 3.1769 True
1 4 1.45 0.0596 -0.0269 2.9269 False
1 5 3.95 0.0 2.4731 5.4269 True
1 6 0.95 0.6249 -0.5269 2.4269 False
1 7 0.75 0.8982 -0.7269 2.2269 False
1 8 -0.7667 0.8821 -2.2436 0.7102 False
1 9 -1.7167 0.0089 -3.1936 -0.2398 True
1 10 -1.4667 0.0535 -2.9436 0.0102 False
1 11 1.3167 0.1332 -0.1602 2.7936 False
1 12 2.4167 0.0 0.9398 3.8936 True
1 13 4.05 0.0 2.5731 5.5269 True
1 14 0.1167 1.0 -1.3602 1.5936 False
1 15 4.3333 0.0 2.8564 5.8102 True
2 3 -0.8833 0.7321 -2.3602 0.5936 False
2 4 -1.1333 0.3305 -2.6102 0.3436 False
2 5 1.3667 0.0998 -0.1102 2.8436 False
2 6 -1.6333 0.0168 -3.1102 -0.1564 True
2 7 -1.8333 0.0035 -3.3102 -0.3564 True
2 8 -3.35 0.0 -4.8269 -1.8731 True
2 9 -4.3 0.0 -5.7769 -2.8231 True
2 10 -4.05 0.0 -5.5269 -2.5731 True
2 11 -1.2667 0.1749 -2.7436 0.2102 False
2 12 -0.1667 1.0 -1.6436 1.3102 False
2 13 1.4667 0.0535 -0.0102 2.9436 False
2 14 -2.4667 0.0 -3.9436 -0.9898 True
2 15 1.75 0.0069 0.2731 3.2269 True
3 4 -0.25 1.0 -1.7269 1.2269 False
3 5 2.25 0.0001 0.7731 3.7269 True
3 6 -0.75 0.8982 -2.2269 0.7269 False
3 7 -0.95 0.6249 -2.4269 0.5269 False
3 8 -2.4667 0.0 -3.9436 -0.9898 True
3 9 -3.4167 0.0 -4.8936 -1.9398 True
3 10 -3.1667 0.0 -4.6436 -1.6898 True
3 11 -0.3833 0.9998 -1.8602 1.0936 False
3 12 0.7167 0.926 -0.7602 2.1936 False
3 13 2.35 0.0 0.8731 3.8269 True
3 14 -1.5833 0.0241 -3.0602 -0.1064 True
3 15 2.6333 0.0 1.1564 4.1102 True
4 5 2.5 0.0 1.0231 3.9769 True
4 6 -0.5 0.9969 -1.9769 0.9769 False
4 7 -0.7 0.9377 -2.1769 0.7769 False
4 8 -2.2167 0.0001 -3.6936 -0.7398 True
4 9 -3.1667 0.0 -4.6436 -1.6898 True
4 10 -2.9167 0.0 -4.3936 -1.4398 True
4 11 -0.1333 1.0 -1.6102 1.3436 False
4 12 0.9667 0.5969 -0.5102 2.4436 False
4 13 2.6 0.0 1.1231 4.0769 True
4 14 -1.3333 0.1212 -2.8102 0.1436 False
4 15 2.8833 0.0 1.4064 4.3602 True
5 6 -3.0 0.0 -4.4769 -1.5231 True
5 7 -3.2 0.0 -4.6769 -1.7231 True
5 8 -4.7167 0.0 -6.1936 -3.2398 True
5 9 -5.6667 0.0 -7.1436 -4.1898 True
5 10 -5.4167 0.0 -6.8936 -3.9398 True
5 11 -2.6333 0.0 -4.1102 -1.1564 True
5 12 -1.5333 0.0342 -3.0102 -0.0564 True
5 13 0.1 1.0 -1.3769 1.5769 False
5 14 -3.8333 0.0 -5.3102 -2.3564 True
5 15 0.3833 0.9998 -1.0936 1.8602 False
6 7 -0.2 1.0 -1.6769 1.2769 False
6 8 -1.7167 0.0089 -3.1936 -0.2398 True
6 9 -2.6667 0.0 -4.1436 -1.1898 True
6 10 -2.4167 0.0 -3.8936 -0.9398 True
6 11 0.3667 0.9999 -1.1102 1.8436 False
6 12 1.4667 0.0535 -0.0102 2.9436 False
6 13 3.1 0.0 1.6231 4.5769 True
6 14 -0.8333 0.8038 -2.3102 0.6436 False
6 15 3.3833 0.0 1.9064 4.8602 True
7 8 -1.5167 0.0383 -2.9936 -0.0398 True
7 9 -2.4667 0.0 -3.9436 -0.9898 True
7 10 -2.2167 0.0001 -3.6936 -0.7398 True
7 11 0.5667 0.9895 -0.9102 2.0436 False
7 12 1.6667 0.0131 0.1898 3.1436 True
7 13 3.3 0.0 1.8231 4.7769 True
7 14 -0.6333 0.9718 -2.1102 0.8436 False
7 15 3.5833 0.0 2.1064 5.0602 True
8 9 -0.95 0.6249 -2.4269 0.5269 False
8 10 -0.7 0.9377 -2.1769 0.7769 False
8 11 2.0833 0.0004 0.6064 3.5602 True
8 12 3.1833 0.0 1.7064 4.6602 True
8 13 4.8167 0.0 3.3398 6.2936 True
8 14 0.8833 0.7321 -0.5936 2.3602 False
8 15 5.1 0.0 3.6231 6.5769 True
9 10 0.25 1.0 -1.2269 1.7269 False
9 11 3.0333 0.0 1.5564 4.5102 True
9 12 4.1333 0.0 2.6564 5.6102 True
9 13 5.7667 0.0 4.2898 7.2436 True
9 14 1.8333 0.0035 0.3564 3.3102 True
9 15 6.05 0.0 4.5731 7.5269 True
10 11 2.7833 0.0 1.3064 4.2602 True
10 12 3.8833 0.0 2.4064 5.3602 True
10 13 5.5167 0.0 4.0398 6.9936 True
10 14 1.5833 0.0241 0.1064 3.0602 True
10 15 5.8 0.0 4.3231 7.2769 True
11 12 1.1 0.3791 -0.3769 2.5769 False
11 13 2.7333 0.0 1.2564 4.2102 True
11 14 -1.2 0.2445 -2.6769 0.2769 False
11 15 3.0167 0.0 1.5398 4.4936 True
12 13 1.6333 0.0168 0.1564 3.1102 True
12 14 -2.3 0.0001 -3.7769 -0.8231 True
12 15 1.9167 0.0018 0.4398 3.3936 True
13 14 -3.9333 0.0 -5.4102 -2.4564 True
13 15 0.2833 1.0 -1.1936 1.7602 False
14 15 4.2167 0.0 2.7398 5.6936 True
----------------------------------------------------
Tukey HSD Results for CAT:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
----------------------------------------------------
1 2 0.6333 0.9989 -1.4387 2.7053 False
1 3 1.2667 0.7018 -0.8053 3.3387 False
1 4 0.75 0.994 -1.322 2.822 False
1 5 4.25 0.0 2.178 6.322 True
1 6 1.0167 0.9198 -1.0553 3.0887 False
1 7 2.0833 0.0474 0.0113 4.1553 True
1 8 1.05 0.8996 -1.022 3.122 False
1 9 0.0833 1.0 -1.9887 2.1553 False
1 10 1.9167 0.1001 -0.1553 3.9887 False
1 11 3.4167 0.0 1.3447 5.4887 True
1 12 0.5833 0.9996 -1.4887 2.6553 False
1 13 2.9167 0.0004 0.8447 4.9887 True
1 14 1.3833 0.5643 -0.6887 3.4553 False
1 15 3.6333 0.0 1.5613 5.7053 True
2 3 0.6333 0.9989 -1.4387 2.7053 False
2 4 0.1167 1.0 -1.9553 2.1887 False
2 5 3.6167 0.0 1.5447 5.6887 True
2 6 0.3833 1.0 -1.6887 2.4553 False
2 7 1.45 0.4847 -0.622 3.522 False
2 8 0.4167 1.0 -1.6553 2.4887 False
2 9 -0.55 0.9998 -2.622 1.522 False
2 10 1.2833 0.6828 -0.7887 3.3553 False
2 11 2.7833 0.001 0.7113 4.8553 True
2 12 -0.05 1.0 -2.122 2.022 False
2 13 2.2833 0.0175 0.2113 4.3553 True
2 14 0.75 0.994 -1.322 2.822 False
2 15 3.0 0.0003 0.928 5.072 True
3 4 -0.5167 0.9999 -2.5887 1.5553 False
3 5 2.9833 0.0003 0.9113 5.0553 True
3 6 -0.25 1.0 -2.322 1.822 False
3 7 0.8167 0.9865 -1.2553 2.8887 False
3 8 -0.2167 1.0 -2.2887 1.8553 False
3 9 -1.1833 0.7901 -3.2553 0.8887 False
3 10 0.65 0.9986 -1.422 2.722 False
3 11 2.15 0.0344 0.078 4.222 True
3 12 -0.6833 0.9976 -2.7553 1.3887 False
3 13 1.65 0.2735 -0.422 3.722 False
3 14 0.1167 1.0 -1.9553 2.1887 False
3 15 2.3667 0.0112 0.2947 4.4387 True
4 5 3.5 0.0 1.428 5.572 True
4 6 0.2667 1.0 -1.8053 2.3387 False
4 7 1.3333 0.6243 -0.7387 3.4053 False
4 8 0.3 1.0 -1.772 2.372 False
4 9 -0.6667 0.9982 -2.7387 1.4053 False
4 10 1.1667 0.8062 -0.9053 3.2387 False
4 11 2.6667 0.002 0.5947 4.7387 True
4 12 -0.1667 1.0 -2.2387 1.9053 False
4 13 2.1667 0.0317 0.0947 4.2387 True
4 14 0.6333 0.9989 -1.4387 2.7053 False
4 15 2.8833 0.0005 0.8113 4.9553 True
5 6 -3.2333 0.0001 -5.3053 -1.1613 True
5 7 -2.1667 0.0317 -4.2387 -0.0947 True
5 8 -3.2 0.0001 -5.272 -1.128 True
5 9 -4.1667 0.0 -6.2387 -2.0947 True
5 10 -2.3333 0.0134 -4.4053 -0.2613 True
5 11 -0.8333 0.9838 -2.9053 1.2387 False
5 12 -3.6667 0.0 -5.7387 -1.5947 True
5 13 -1.3333 0.6243 -3.4053 0.7387 False
5 14 -2.8667 0.0006 -4.9387 -0.7947 True
5 15 -0.6167 0.9992 -2.6887 1.4553 False
6 7 1.0667 0.8884 -1.0053 3.1387 False
6 8 0.0333 1.0 -2.0387 2.1053 False
6 9 -0.9333 0.9579 -3.0053 1.1387 False
6 10 0.9 0.9687 -1.172 2.972 False
6 11 2.4 0.0094 0.328 4.472 True
6 12 -0.4333 1.0 -2.5053 1.6387 False
6 13 1.9 0.1074 -0.172 3.972 False
6 14 0.3667 1.0 -1.7053 2.4387 False
6 15 2.6167 0.0027 0.5447 4.6887 True
7 8 -1.0333 0.9101 -3.1053 1.0387 False
7 9 -2.0 0.0696 -4.072 0.072 False
7 10 -0.1667 1.0 -2.2387 1.9053 False
7 11 1.3333 0.6243 -0.7387 3.4053 False
7 12 -1.5 0.4269 -3.572 0.572 False
7 13 0.8333 0.9838 -1.2387 2.9053 False
7 14 -0.7 0.997 -2.772 1.372 False
7 15 1.55 0.3719 -0.522 3.622 False
8 9 -0.9667 0.9447 -3.0387 1.1053 False
8 10 0.8667 0.9772 -1.2053 2.9387 False
8 11 2.3667 0.0112 0.2947 4.4387 True
8 12 -0.4667 1.0 -2.5387 1.6053 False
8 13 1.8667 0.1232 -0.2053 3.9387 False
8 14 0.3333 1.0 -1.7387 2.4053 False
8 15 2.5833 0.0033 0.5113 4.6553 True
9 10 1.8333 0.1408 -0.2387 3.9053 False
9 11 3.3333 0.0 1.2613 5.4053 True
9 12 0.5 0.9999 -1.572 2.572 False
9 13 2.8333 0.0007 0.7613 4.9053 True
9 14 1.3 0.6635 -0.772 3.372 False
9 15 3.55 0.0 1.478 5.622 True
10 11 1.5 0.4269 -0.572 3.572 False
10 12 -1.3333 0.6243 -3.4053 0.7387 False
10 13 1.0 0.9288 -1.072 3.072 False
10 14 -0.5333 0.9998 -2.6053 1.5387 False
10 15 1.7167 0.218 -0.3553 3.7887 False
11 12 -2.8333 0.0007 -4.9053 -0.7613 True
11 13 -0.5 0.9999 -2.572 1.572 False
11 14 -2.0333 0.0598 -4.1053 0.0387 False
11 15 0.2167 1.0 -1.8553 2.2887 False
12 13 2.3333 0.0134 0.2613 4.4053 True
12 14 0.8 0.9889 -1.272 2.872 False
12 15 3.05 0.0002 0.978 5.122 True
13 14 -1.5333 0.3898 -3.6053 0.5387 False
13 15 0.7167 0.9961 -1.3553 2.7887 False
14 15 2.25 0.0208 0.178 4.322 True
----------------------------------------------------
Tukey HSD Results for SOD:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
=======================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
-------------------------------------------------------
1 2 7.0 0.9999 -21.0806 35.0806 False
1 3 -4.8333 1.0 -32.9139 23.2472 False
1 4 7.0 0.9999 -21.0806 35.0806 False
1 5 84.5 0.0 56.4194 112.5806 True
1 6 -0.8333 1.0 -28.9139 27.2472 False
1 7 14.8333 0.8681 -13.2472 42.9139 False
1 8 -13.1667 0.9426 -41.2472 14.9139 False
1 9 -3.8333 1.0 -31.9139 24.2472 False
1 10 41.1667 0.0002 13.0861 69.2472 True
1 11 33.5 0.0063 5.4194 61.5806 True
1 12 7.5 0.9998 -20.5806 35.5806 False
1 13 88.8333 0.0 60.7528 116.9139 True
1 14 -5.5 1.0 -33.5806 22.5806 False
1 15 53.0 0.0 24.9194 81.0806 True
2 3 -11.8333 0.9757 -39.9139 16.2472 False
2 4 0.0 1.0 -28.0806 28.0806 False
2 5 77.5 0.0 49.4194 105.5806 True
2 6 -7.8333 0.9996 -35.9139 20.2472 False
2 7 7.8333 0.9996 -20.2472 35.9139 False
2 8 -20.1667 0.4404 -48.2472 7.9139 False
2 9 -10.8333 0.9889 -38.9139 17.2472 False
2 10 34.1667 0.0047 6.0861 62.2472 True
2 11 26.5 0.0848 -1.5806 54.5806 False
2 12 0.5 1.0 -27.5806 28.5806 False
2 13 81.8333 0.0 53.7528 109.9139 True
2 14 -12.5 0.9617 -40.5806 15.5806 False
2 15 46.0 0.0 17.9194 74.0806 True
3 4 11.8333 0.9757 -16.2472 39.9139 False
3 5 89.3333 0.0 61.2528 117.4139 True
3 6 4.0 1.0 -24.0806 32.0806 False
3 7 19.6667 0.4833 -8.4139 47.7472 False
3 8 -8.3333 0.9992 -36.4139 19.7472 False
3 9 1.0 1.0 -27.0806 29.0806 False
3 10 46.0 0.0 17.9194 74.0806 True
3 11 38.3333 0.0008 10.2528 66.4139 True
3 12 12.3333 0.9657 -15.7472 40.4139 False
3 13 93.6667 0.0 65.5861 121.7472 True
3 14 -0.6667 1.0 -28.7472 27.4139 False
3 15 57.8333 0.0 29.7528 85.9139 True
4 5 77.5 0.0 49.4194 105.5806 True
4 6 -7.8333 0.9996 -35.9139 20.2472 False
4 7 7.8333 0.9996 -20.2472 35.9139 False
4 8 -20.1667 0.4404 -48.2472 7.9139 False
4 9 -10.8333 0.9889 -38.9139 17.2472 False
4 10 34.1667 0.0047 6.0861 62.2472 True
4 11 26.5 0.0848 -1.5806 54.5806 False
4 12 0.5 1.0 -27.5806 28.5806 False
4 13 81.8333 0.0 53.7528 109.9139 True
4 14 -12.5 0.9617 -40.5806 15.5806 False
4 15 46.0 0.0 17.9194 74.0806 True
5 6 -85.3333 0.0 -113.4139 -57.2528 True
5 7 -69.6667 0.0 -97.7472 -41.5861 True
5 8 -97.6667 0.0 -125.7472 -69.5861 True
5 9 -88.3333 0.0 -116.4139 -60.2528 True
5 10 -43.3333 0.0001 -71.4139 -15.2528 True
5 11 -51.0 0.0 -79.0806 -22.9194 True
5 12 -77.0 0.0 -105.0806 -48.9194 True
5 13 4.3333 1.0 -23.7472 32.4139 False
5 14 -90.0 0.0 -118.0806 -61.9194 True
5 15 -31.5 0.0141 -59.5806 -3.4194 True
6 7 15.6667 0.8161 -12.4139 43.7472 False
6 8 -12.3333 0.9657 -40.4139 15.7472 False
6 9 -3.0 1.0 -31.0806 25.0806 False
6 10 42.0 0.0001 13.9194 70.0806 True
6 11 34.3333 0.0044 6.2528 62.4139 True
6 12 8.3333 0.9992 -19.7472 36.4139 False
6 13 89.6667 0.0 61.5861 117.7472 True
6 14 -4.6667 1.0 -32.7472 23.4139 False
6 15 53.8333 0.0 25.7528 81.9139 True
7 8 -28.0 0.0514 -56.0806 0.0806 False
7 9 -18.6667 0.5715 -46.7472 9.4139 False
7 10 26.3333 0.0894 -1.7472 54.4139 False
7 11 18.6667 0.5715 -9.4139 46.7472 False
7 12 -7.3333 0.9998 -35.4139 20.7472 False
7 13 74.0 0.0 45.9194 102.0806 True
7 14 -20.3333 0.4265 -48.4139 7.7472 False
7 15 38.1667 0.0008 10.0861 66.2472 True
8 9 9.3333 0.9974 -18.7472 37.4139 False
8 10 54.3333 0.0 26.2528 82.4139 True
8 11 46.6667 0.0 18.5861 74.7472 True
8 12 20.6667 0.399 -7.4139 48.7472 False
8 13 102.0 0.0 73.9194 130.0806 True
8 14 7.6667 0.9997 -20.4139 35.7472 False
8 15 66.1667 0.0 38.0861 94.2472 True
9 10 45.0 0.0 16.9194 73.0806 True
9 11 37.3333 0.0012 9.2528 65.4139 True
9 12 11.3333 0.9833 -16.7472 39.4139 False
9 13 92.6667 0.0 64.5861 120.7472 True
9 14 -1.6667 1.0 -29.7472 26.4139 False
9 15 56.8333 0.0 28.7528 84.9139 True
10 11 -7.6667 0.9997 -35.7472 20.4139 False
10 12 -33.6667 0.0059 -61.7472 -5.5861 True
10 13 47.6667 0.0 19.5861 75.7472 True
10 14 -46.6667 0.0 -74.7472 -18.5861 True
10 15 11.8333 0.9757 -16.2472 39.9139 False
11 12 -26.0 0.0993 -54.0806 2.0806 False
11 13 55.3333 0.0 27.2528 83.4139 True
11 14 -39.0 0.0006 -67.0806 -10.9194 True
11 15 19.5 0.4978 -8.5806 47.5806 False
12 13 81.3333 0.0 53.2528 109.4139 True
12 14 -13.0 0.9479 -41.0806 15.0806 False
12 15 45.5 0.0 17.4194 73.5806 True
13 14 -94.3333 0.0 -122.4139 -66.2528 True
13 15 -35.8333 0.0023 -63.9139 -7.7528 True
14 15 58.5 0.0 30.4194 86.5806 True
-------------------------------------------------------
Tukey HSD Results for GPX:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
----------------------------------------------------
1 2 1.0833 0.0 0.459 1.7077 True
1 3 0.0333 1.0 -0.591 0.6577 False
1 4 0.1167 1.0 -0.5077 0.741 False
1 5 3.9667 0.0 3.3423 4.591 True
1 6 0.1333 1.0 -0.491 0.7577 False
1 7 1.0333 0.0 0.409 1.6577 True
1 8 0.05 1.0 -0.5744 0.6744 False
1 9 -0.85 0.0008 -1.4744 -0.2256 True
1 10 1.15 0.0 0.5256 1.7744 True
1 11 1.0833 0.0 0.459 1.7077 True
1 12 0.2 0.9983 -0.4244 0.8244 False
1 13 2.8667 0.0 2.2423 3.491 True
1 14 -0.3833 0.6956 -1.0077 0.241 False
1 15 2.25 0.0 1.6256 2.8744 True
2 3 -1.05 0.0 -1.6744 -0.4256 True
2 4 -0.9667 0.0001 -1.591 -0.3423 True
2 5 2.8833 0.0 2.259 3.5077 True
2 6 -0.95 0.0001 -1.5744 -0.3256 True
2 7 -0.05 1.0 -0.6744 0.5744 False
2 8 -1.0333 0.0 -1.6577 -0.409 True
2 9 -1.9333 0.0 -2.5577 -1.309 True
2 10 0.0667 1.0 -0.5577 0.691 False
2 11 -0.0 1.0 -0.6244 0.6244 False
2 12 -0.8833 0.0004 -1.5077 -0.259 True
2 13 1.7833 0.0 1.159 2.4077 True
2 14 -1.4667 0.0 -2.091 -0.8423 True
2 15 1.1667 0.0 0.5423 1.791 True
3 4 0.0833 1.0 -0.541 0.7077 False
3 5 3.9333 0.0 3.309 4.5577 True
3 6 0.1 1.0 -0.5244 0.7244 False
3 7 1.0 0.0 0.3756 1.6244 True
3 8 0.0167 1.0 -0.6077 0.641 False
3 9 -0.8833 0.0004 -1.5077 -0.259 True
3 10 1.1167 0.0 0.4923 1.741 True
3 11 1.05 0.0 0.4256 1.6744 True
3 12 0.1667 0.9998 -0.4577 0.791 False
3 13 2.8333 0.0 2.209 3.4577 True
3 14 -0.4167 0.565 -1.041 0.2077 False
3 15 2.2167 0.0 1.5923 2.841 True
4 5 3.85 0.0 3.2256 4.4744 True
4 6 0.0167 1.0 -0.6077 0.641 False
4 7 0.9167 0.0002 0.2923 1.541 True
4 8 -0.0667 1.0 -0.691 0.5577 False
4 9 -0.9667 0.0001 -1.591 -0.3423 True
4 10 1.0333 0.0 0.409 1.6577 True
4 11 0.9667 0.0001 0.3423 1.591 True
4 12 0.0833 1.0 -0.541 0.7077 False
4 13 2.75 0.0 2.1256 3.3744 True
4 14 -0.5 0.2653 -1.1244 0.1244 False
4 15 2.1333 0.0 1.509 2.7577 True
5 6 -3.8333 0.0 -4.4577 -3.209 True
5 7 -2.9333 0.0 -3.5577 -2.309 True
5 8 -3.9167 0.0 -4.541 -3.2923 True
5 9 -4.8167 0.0 -5.441 -4.1923 True
5 10 -2.8167 0.0 -3.441 -2.1923 True
5 11 -2.8833 0.0 -3.5077 -2.259 True
5 12 -3.7667 0.0 -4.391 -3.1423 True
5 13 -1.1 0.0 -1.7244 -0.4756 True
5 14 -4.35 0.0 -4.9744 -3.7256 True
5 15 -1.7167 0.0 -2.341 -1.0923 True
6 7 0.9 0.0003 0.2756 1.5244 True
6 8 -0.0833 1.0 -0.7077 0.541 False
6 9 -0.9833 0.0 -1.6077 -0.359 True
6 10 1.0167 0.0 0.3923 1.641 True
6 11 0.95 0.0001 0.3256 1.5744 True
6 12 0.0667 1.0 -0.5577 0.691 False
6 13 2.7333 0.0 2.109 3.3577 True
6 14 -0.5167 0.2196 -1.141 0.1077 False
6 15 2.1167 0.0 1.4923 2.741 True
7 8 -0.9833 0.0 -1.6077 -0.359 True
7 9 -1.8833 0.0 -2.5077 -1.259 True
7 10 0.1167 1.0 -0.5077 0.741 False
7 11 0.05 1.0 -0.5744 0.6744 False
7 12 -0.8333 0.0011 -1.4577 -0.209 True
7 13 1.8333 0.0 1.209 2.4577 True
7 14 -1.4167 0.0 -2.041 -0.7923 True
7 15 1.2167 0.0 0.5923 1.841 True
8 9 -0.9 0.0003 -1.5244 -0.2756 True
8 10 1.1 0.0 0.4756 1.7244 True
8 11 1.0333 0.0 0.409 1.6577 True
8 12 0.15 0.9999 -0.4744 0.7744 False
8 13 2.8167 0.0 2.1923 3.441 True
8 14 -0.4333 0.4988 -1.0577 0.191 False
8 15 2.2 0.0 1.5756 2.8244 True
9 10 2.0 0.0 1.3756 2.6244 True
9 11 1.9333 0.0 1.309 2.5577 True
9 12 1.05 0.0 0.4256 1.6744 True
9 13 3.7167 0.0 3.0923 4.341 True
9 14 0.4667 0.3733 -0.1577 1.091 False
9 15 3.1 0.0 2.4756 3.7244 True
10 11 -0.0667 1.0 -0.691 0.5577 False
10 12 -0.95 0.0001 -1.5744 -0.3256 True
10 13 1.7167 0.0 1.0923 2.341 True
10 14 -1.5333 0.0 -2.1577 -0.909 True
10 15 1.1 0.0 0.4756 1.7244 True
11 12 -0.8833 0.0004 -1.5077 -0.259 True
11 13 1.7833 0.0 1.159 2.4077 True
11 14 -1.4667 0.0 -2.091 -0.8423 True
11 15 1.1667 0.0 0.5423 1.791 True
12 13 2.6667 0.0 2.0423 3.291 True
12 14 -0.5833 0.0922 -1.2077 0.041 False
12 15 2.05 0.0 1.4256 2.6744 True
13 14 -3.25 0.0 -3.8744 -2.6256 True
13 15 -0.6167 0.0563 -1.241 0.0077 False
14 15 2.6333 0.0 2.009 3.2577 True
----------------------------------------------------
Tukey HSD Results for LYZ:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject
----------------------------------------------------
1 2 0.3633 0.0 0.2271 0.4996 True
1 3 -0.0083 1.0 -0.1446 0.1279 False
1 4 0.0333 0.9999 -0.1029 0.1696 False
1 5 1.77 0.0 1.6338 1.9062 True
1 6 -0.1217 0.1314 -0.2579 0.0146 False
1 7 0.5117 0.0 0.3754 0.6479 True
1 8 0.0 1.0 -0.1362 0.1362 False
1 9 -0.4467 0.0 -0.5829 -0.3104 True
1 10 0.4583 0.0 0.3221 0.5946 True
1 11 0.4083 0.0 0.2721 0.5446 True
1 12 0.01 1.0 -0.1262 0.1462 False
1 13 1.335 0.0 1.1988 1.4712 True
1 14 0.0117 1.0 -0.1246 0.1479 False
1 15 0.96 0.0 0.8238 1.0962 True
2 3 -0.3717 0.0 -0.5079 -0.2354 True
2 4 -0.33 0.0 -0.4662 -0.1938 True
2 5 1.4067 0.0 1.2704 1.5429 True
2 6 -0.485 0.0 -0.6212 -0.3488 True
2 7 0.1483 0.0201 0.0121 0.2846 True
2 8 -0.3633 0.0 -0.4996 -0.2271 True
2 9 -0.81 0.0 -0.9462 -0.6738 True
2 10 0.095 0.4905 -0.0412 0.2312 False
2 11 0.045 0.9976 -0.0912 0.1812 False
2 12 -0.3533 0.0 -0.4896 -0.2171 True
2 13 0.9717 0.0 0.8354 1.1079 True
2 14 -0.3517 0.0 -0.4879 -0.2154 True
2 15 0.5967 0.0 0.4604 0.7329 True
3 4 0.0417 0.9989 -0.0946 0.1779 False
3 5 1.7783 0.0 1.6421 1.9146 True
3 6 -0.1133 0.2124 -0.2496 0.0229 False
3 7 0.52 0.0 0.3838 0.6562 True
3 8 0.0083 1.0 -0.1279 0.1446 False
3 9 -0.4383 0.0 -0.5746 -0.3021 True
3 10 0.4667 0.0 0.3304 0.6029 True
3 11 0.4167 0.0 0.2804 0.5529 True
3 12 0.0183 1.0 -0.1179 0.1546 False
3 13 1.3433 0.0 1.2071 1.4796 True
3 14 0.02 1.0 -0.1162 0.1562 False
3 15 0.9683 0.0 0.8321 1.1046 True
4 5 1.7367 0.0 1.6004 1.8729 True
4 6 -0.155 0.0118 -0.2912 -0.0188 True
4 7 0.4783 0.0 0.3421 0.6146 True
4 8 -0.0333 0.9999 -0.1696 0.1029 False
4 9 -0.48 0.0 -0.6162 -0.3438 True
4 10 0.425 0.0 0.2888 0.5612 True
4 11 0.375 0.0 0.2388 0.5112 True
4 12 -0.0233 1.0 -0.1596 0.1129 False
4 13 1.3017 0.0 1.1654 1.4379 True
4 14 -0.0217 1.0 -0.1579 0.1146 False
4 15 0.9267 0.0 0.7904 1.0629 True
5 6 -1.8917 0.0 -2.0279 -1.7554 True
5 7 -1.2583 0.0 -1.3946 -1.1221 True
5 8 -1.77 0.0 -1.9062 -1.6338 True
5 9 -2.2167 0.0 -2.3529 -2.0804 True
5 10 -1.3117 0.0 -1.4479 -1.1754 True
5 11 -1.3617 0.0 -1.4979 -1.2254 True
5 12 -1.76 0.0 -1.8962 -1.6238 True
5 13 -0.435 0.0 -0.5712 -0.2988 True
5 14 -1.7583 0.0 -1.8946 -1.6221 True
5 15 -0.81 0.0 -0.9462 -0.6738 True
6 7 0.6333 0.0 0.4971 0.7696 True
6 8 0.1217 0.1314 -0.0146 0.2579 False
6 9 -0.325 0.0 -0.4612 -0.1888 True
6 10 0.58 0.0 0.4438 0.7162 True
6 11 0.53 0.0 0.3938 0.6662 True
6 12 0.1317 0.0687 -0.0046 0.2679 False
6 13 1.4567 0.0 1.3204 1.5929 True
6 14 0.1333 0.0613 -0.0029 0.2696 False
6 15 1.0817 0.0 0.9454 1.2179 True
7 8 -0.5117 0.0 -0.6479 -0.3754 True
7 9 -0.9583 0.0 -1.0946 -0.8221 True
7 10 -0.0533 0.9873 -0.1896 0.0829 False
7 11 -0.1033 0.349 -0.2396 0.0329 False
7 12 -0.5017 0.0 -0.6379 -0.3654 True
7 13 0.8233 0.0 0.6871 0.9596 True
7 14 -0.5 0.0 -0.6362 -0.3638 True
7 15 0.4483 0.0 0.3121 0.5846 True
8 9 -0.4467 0.0 -0.5829 -0.3104 True
8 10 0.4583 0.0 0.3221 0.5946 True
8 11 0.4083 0.0 0.2721 0.5446 True
8 12 0.01 1.0 -0.1262 0.1462 False
8 13 1.335 0.0 1.1988 1.4712 True
8 14 0.0117 1.0 -0.1246 0.1479 False
8 15 0.96 0.0 0.8238 1.0962 True
9 10 0.905 0.0 0.7688 1.0412 True
9 11 0.855 0.0 0.7188 0.9912 True
9 12 0.4567 0.0 0.3204 0.5929 True
9 13 1.7817 0.0 1.6454 1.9179 True
9 14 0.4583 0.0 0.3221 0.5946 True
9 15 1.4067 0.0 1.2704 1.5429 True
10 11 -0.05 0.9931 -0.1862 0.0862 False
10 12 -0.4483 0.0 -0.5846 -0.3121 True
10 13 0.8767 0.0 0.7404 1.0129 True
10 14 -0.4467 0.0 -0.5829 -0.3104 True
10 15 0.5017 0.0 0.3654 0.6379 True
11 12 -0.3983 0.0 -0.5346 -0.2621 True
11 13 0.9267 0.0 0.7904 1.0629 True
11 14 -0.3967 0.0 -0.5329 -0.2604 True
11 15 0.5517 0.0 0.4154 0.6879 True
12 13 1.325 0.0 1.1888 1.4612 True
12 14 0.0017 1.0 -0.1346 0.1379 False
12 15 0.95 0.0 0.8138 1.0862 True
13 14 -1.3233 0.0 -1.4596 -1.1871 True
13 15 -0.375 0.0 -0.5112 -0.2388 True
14 15 0.9483 0.0 0.8121 1.0846 True
----------------------------------------------------
Analyze the Effect of Cadmium, Microplastics, and Pectin¶
To understand the individual and combined effects of cadmium, microplastics, and pectin, you can use a multi-factor ANOVA (two-way or three-way ANOVA).
Multi-Factor ANOVA Results for TG:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 953.832750 2.0 30.852842 1.670325e-10
C(MP) 384.337741 2.0 12.431856 2.172743e-05
C(Pectin) 597.712291 2.0 19.333707 1.692186e-07
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 2970.045139 20.0 9.606960 4.662388e-09
Residual 1159.333333 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for Chol:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 5003.750424 2.0 194.782672 1.997754e-30
C(MP) 12593.051668 2.0 490.213949 8.634278e-44
C(Pectin) 2094.928418 2.0 81.549982 1.535757e-19
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 5287.822917 20.0 20.584086 4.139667e-16
Residual 963.333333 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for Pr:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 23.032856 2.0 79.999886 2.510547e-19
C(MP) 0.222729 2.0 0.773605 4.649929e-01
C(Pectin) 20.106389 2.0 69.835405 7.469819e-18
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 27.442431 20.0 9.531564 5.353184e-09
Residual 10.796667 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for Alb:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 3.363759 2.0 156.865732 1.595636e-27
C(MP) 5.709068 2.0 266.236983 8.560709e-35
C(Pectin) 1.440629 2.0 67.182386 1.909467e-17
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 3.364992 20.0 15.692323 2.534122e-13
Residual 0.804133 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for Creatinine:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 0.953253 2.0 1911.604012 4.543175e-65
C(MP) 0.146382 2.0 293.546839 3.390926e-36
C(Pectin) 0.254422 2.0 510.204840 2.141292e-44
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 0.887274 20.0 177.929339 1.494940e-45
Residual 0.018700 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for Gluc:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 325.501536 2.0 138.184614 7.057610e-26
C(MP) 36.534847 2.0 15.510076 2.305321e-06
C(Pectin) 124.276810 2.0 52.759023 4.957629e-15
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 312.493056 20.0 13.266215 9.532151e-12
Residual 88.333333 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for ALT:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 620.125915 2.0 111.801547 3.153269e-23
C(MP) 1125.892449 2.0 202.985417 5.436815e-31
C(Pectin) 510.129167 2.0 91.970403 6.603571e-21
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 815.170139 20.0 14.696577 1.078304e-12
Residual 208.000000 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for LDH:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 13551.856387 2.0 118.313196 6.360829e-24
C(MP) 25177.945769 2.0 219.813666 4.303438e-32
C(Pectin) 4447.054726 2.0 38.824589 2.668423e-12
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 19459.680556 20.0 16.989089 4.154972e-14
Residual 4295.333333 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for AST:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 589.058410 2.0 90.223378 1.099089e-20
C(MP) 696.122422 2.0 106.621882 1.185224e-22
C(Pectin) 73.295009 2.0 11.226261 5.433215e-05
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 521.656250 20.0 7.989970 1.003080e-07
Residual 244.833333 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for ALP:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 711.391898 2.0 310.802285 5.044410e-37
C(MP) 50.604483 2.0 22.108755 2.831690e-08
C(Pectin) 31.845233 2.0 13.912966 7.260188e-06
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 275.378472 20.0 12.031098 6.934736e-11
Residual 85.833333 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for GGT:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 61.075349 2.0 57.396848 7.572346e-16
C(MP) 79.011546 2.0 74.252769 1.646215e-18
C(Pectin) 57.398134 2.0 53.941108 3.043456e-15
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 108.685035 20.0 10.213906 1.558923e-09
Residual 39.903333 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for CAT:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 11.527818 2.0 5.504115 0.005882
C(MP) 3.480071 2.0 1.661608 0.196745
C(Pectin) 10.931011 2.0 5.219161 0.007548
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 52.676806 20.0 2.515126 0.017674
Residual 78.540000 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for SOD:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 37558.211618 2.0 97.637204 1.324685e-21
C(MP) 7529.800931 2.0 19.574646 1.443948e-07
C(Pectin) 2028.049130 2.0 5.272164 7.204879e-03
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 19776.847222 20.0 5.141235 3.992846e-05
Residual 14425.166667 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for GPX:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 66.719197 2.0 350.825413 8.537477e-39
C(MP) 10.450148 2.0 54.949363 2.017323e-15
C(Pectin) 8.661505 2.0 45.544254 1.127361e-13
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 13.254201 20.0 6.969374 7.845678e-07
Residual 7.131667 75.0 NaN NaN
Multi-Factor ANOVA Results for LYZ:
sum_sq df F PR(>F)
C(Cd) 13.490558 2.0 1490.340012 4.200027e-61
C(MP) 2.435782 2.0 269.087675 6.030754e-35
C(Pectin) 4.116769 2.0 454.791068 1.169093e-42
C(Cd):C(MP):C(Pectin) 4.458216 20.0 49.251167 8.635433e-27
Residual 0.339450 75.0 NaN NaN
ANOVA for Group Comparisons¶
Perform one-way ANOVA for each biochemical parameter to detect overall group differences:
TG: ANOVA p-value = 0.0000 Chol: ANOVA p-value = 0.0000 Pr: ANOVA p-value = 0.0000 Alb: ANOVA p-value = 0.0000 Creatinine: ANOVA p-value = 0.0000 Gluc: ANOVA p-value = 0.0000 ALT: ANOVA p-value = 0.0000 LDH: ANOVA p-value = 0.0000 AST: ANOVA p-value = 0.0000 ALP: ANOVA p-value = 0.0000 GGT: ANOVA p-value = 0.0000 CAT: ANOVA p-value = 0.0000 SOD: ANOVA p-value = 0.0000 GPX: ANOVA p-value = 0.0000 LYZ: ANOVA p-value = 0.0000
Interpretation : A p-value < 0.05 indicates significant differences between groups for that parameter.
Post-Hoc Tests (Dunnett’s Test)¶
For parameters with significant ANOVA results, compare all groups to the control (Group 15) using Dunnett’s test :
TG (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.010247
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000034
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.002562
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.126178
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.999071
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000018
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.035775
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.00333
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.052506
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.019598
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.491941
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.010247 0.000034 0.002562 0.126178 0.999071 0.0 0.000018 0.035775 0.0 0.00333 0.052506 0.019598 0.491941 0.0 1.0
Chol (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.104941
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.006112
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.104941 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.006112 0.0 1.0
Pr (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.396551
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000025
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.198281
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000003
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000427
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000005
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000259
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.001189
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.007035
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.396551 0.000025 0.0 0.198281 0.0 0.000003 0.000427 0.0 0.000005 0.000259 0.001189 0.007035 0.0 1.0
Alb (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000001
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.705437
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.219827
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.000001 0.0 0.0 0.705437 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.219827 0.0 1.0
Creatinine (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.578115
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.235996
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.578115 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.235996 0.0 1.0
Gluc (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000013
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000779
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000011
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.001856
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.044801
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000009
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.021733
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000038
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000001
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.000013 0.000779 0.000011 0.0 0.001856 0.0 0.044801 0.000009 0.0 0.021733 0.000038 0.0 0.000001 0.0 1.0
ALT (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000181
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000001
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000557
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.291869
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.000181 0.000001 0.000557 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.291869 0.0 1.0
LDH (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000017
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.806676
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.966482
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.000017 0.0 0.0 0.806676 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.966482 0.0 1.0
AST (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.001819
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000001
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.734598
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.999344
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.001819 0.0 0.000001 0.734598 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.999344 0.0 1.0
ALP (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.940179
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.999897
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.04006
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.999897
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.405093
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.019178
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.940179 0.0 0.999897 0.0 0.0 0.04006 0.999897 0.405093 0.019178 0.0 1.0
GGT (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.001061
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000001
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.982495
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000259
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.998885
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.001061 0.000001 0.0 0.982495 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000259 0.998885 0.0 1.0
CAT (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.00004
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.001776
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000065
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.952076
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.00042
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.094276
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000537
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000001
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.047125
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.999999
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.00002
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.880319
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.003371
15 0.0 0.00004 0.001776 0.000065 0.952076 0.00042 0.094276 0.000537 0.000001 0.047125 0.999999 0.00002 0.880319 0.003371 1.0
SOD (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000003
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000001
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.002268
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000103
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.705239
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.143949
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000002
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.000338
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.000003 0.0 0.000001 0.002268 0.0 0.000103 0.0 0.0 0.705239 0.143949 0.000002 0.000338 0.0 1.0
GPX (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.009922
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.009922 0.0 1.0
LYZ (p=0.0000): Significant differences found.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0
Output : A table showing p-values for comparisons between each group and Group 15. Significant p-values (e.g., < 0.05) indicate differences from the control.
Interpret Results¶
Compare groups to Group 15 :
Groups with p-values < 0.05 in Dunnett’s test significantly differ from the control.
Cross-reference these groups with their Cd, MP, and Pectin levels (from Table_1.csv) to determine:
Which concentrations of Cd/MP caused the strongest effects.
Whether pectin reduced toxicity (e.g., groups with pectin may show smaller deviations from control values).
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
Statistical Modeling¶
Linear Regression: Build linear regression models to predict biochemical parameters based on Cd concentration, MP concentration, and pectin concentration. Include interaction terms to account for potential synergistic or antagonistic effects.
Interpret Results¶
For each biochemical parameter, analyze the coefficients and p-values to determine:
Main Effects : The direct impact of Cd, MP, and Pectin. Interaction Effects : Synergistic/antagonistic effects (e.g., Cd:MP, Cd:Pectin, MP:Pectin). Protective Role of Pectin : Check if interactions like Cd:Pectin or MP:Pectin have significant negative coefficients, indicating mitigatio
TG
TG Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: TG R-squared: 0.573
Model: OLS Adj. R-squared: 0.542
Method: Least Squares F-statistic: 18.55
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 1.47e-13
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -272.54
No. Observations: 90 AIC: 559.1
Df Residuals: 83 BIC: 576.6
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 21.6354 1.501 14.410 0.000 18.649 24.622
Cd 0.4364 0.058 7.509 0.000 0.321 0.552
MP 0.1119 0.023 4.813 0.000 0.066 0.158
Pectin 3.8417 4.649 0.826 0.411 -5.405 13.089
Cd:MP -0.0017 0.001 -2.420 0.018 -0.003 -0.000
Cd:Pectin -0.4533 0.136 -3.325 0.001 -0.725 -0.182
MP:Pectin -0.1200 0.055 -2.200 0.031 -0.228 -0.012
==============================================================================
Omnibus: 2.830 Durbin-Watson: 0.907
Prob(Omnibus): 0.243 Jarque-Bera (JB): 2.153
Skew: -0.286 Prob(JB): 0.341
Kurtosis: 3.497 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 21.635417
Cd 0.436354
MP 0.111875
Pectin 3.841667
Cd:MP -0.001650
Cd:Pectin -0.453333
MP:Pectin -0.120000
dtype: float64
P-values:
Intercept 2.653067e-24
Cd 6.136006e-11
MP 6.589651e-06
Pectin 4.109884e-01
Cd:MP 1.768871e-02
Cd:Pectin 1.318436e-03
MP:Pectin 3.056433e-02
dtype: float64
Chol
Chol Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: Chol R-squared: 0.914
Model: OLS Adj. R-squared: 0.908
Method: Least Squares F-statistic: 147.5
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 4.17e-42
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -272.07
No. Observations: 90 AIC: 558.1
Df Residuals: 83 BIC: 575.6
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 42.9497 1.494 28.757 0.000 39.979 45.920
Cd 0.5037 0.058 8.714 0.000 0.389 0.619
MP 0.3695 0.023 15.979 0.000 0.324 0.415
Pectin 6.6989 4.625 1.448 0.151 -2.500 15.898
Cd:MP 0.0008 0.001 1.197 0.235 -0.001 0.002
Cd:Pectin -0.3777 0.136 -2.785 0.007 -0.647 -0.108
MP:Pectin -0.4391 0.054 -8.093 0.000 -0.547 -0.331
==============================================================================
Omnibus: 4.332 Durbin-Watson: 0.995
Prob(Omnibus): 0.115 Jarque-Bera (JB): 4.303
Skew: -0.527 Prob(JB): 0.116
Kurtosis: 2.805 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 42.949728
Cd 0.503736
MP 0.369495
Pectin 6.698913
Cd:MP 0.000812
Cd:Pectin -0.377681
MP:Pectin -0.439072
dtype: float64
P-values:
Intercept 6.369080e-45
Cd 2.444304e-13
MP 4.734295e-27
Pectin 1.512544e-01
Cd:MP 2.348128e-01
Cd:Pectin 6.637425e-03
MP:Pectin 4.247150e-12
dtype: float64
Pr
Pr Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: Pr R-squared: 0.756
Model: OLS Adj. R-squared: 0.739
Method: Least Squares F-statistic: 42.94
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 1.91e-23
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -58.784
No. Observations: 90 AIC: 131.6
Df Residuals: 83 BIC: 149.1
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 4.5383 0.140 32.499 0.000 4.261 4.816
Cd -0.0363 0.005 -6.722 0.000 -0.047 -0.026
MP -0.0075 0.002 -3.485 0.001 -0.012 -0.003
Pectin 2.3066 0.432 5.334 0.000 1.447 3.167
Cd:MP 2.688e-05 6.34e-05 0.424 0.673 -9.92e-05 0.000
Cd:Pectin 0.0244 0.013 1.922 0.058 -0.001 0.050
MP:Pectin -0.0149 0.005 -2.941 0.004 -0.025 -0.005
==============================================================================
Omnibus: 7.457 Durbin-Watson: 0.989
Prob(Omnibus): 0.024 Jarque-Bera (JB): 6.907
Skew: -0.615 Prob(JB): 0.0316
Kurtosis: 3.572 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 4.538315
Cd -0.036334
MP -0.007534
Pectin 2.306594
Cd:MP 0.000027
Cd:Pectin 0.024377
MP:Pectin -0.014916
dtype: float64
P-values:
Intercept 5.624069e-49
Cd 2.111900e-09
MP 7.900011e-04
Pectin 8.145660e-07
Cd:MP 6.726678e-01
Cd:Pectin 5.800455e-02
MP:Pectin 4.244084e-03
dtype: float64
Alb
Alb Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: Alb R-squared: 0.817
Model: OLS Adj. R-squared: 0.803
Method: Least Squares F-statistic: 61.61
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 1.67e-28
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: 32.604
No. Observations: 90 AIC: -51.21
Df Residuals: 83 BIC: -33.71
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 1.8739 0.051 37.044 0.000 1.773 1.975
Cd -0.0162 0.002 -8.257 0.000 -0.020 -0.012
MP -0.0062 0.001 -7.908 0.000 -0.008 -0.005
Pectin 0.8707 0.157 5.558 0.000 0.559 1.182
Cd:MP 9.824e-05 2.3e-05 4.277 0.000 5.26e-05 0.000
Cd:Pectin 0.0053 0.005 1.157 0.251 -0.004 0.014
MP:Pectin -0.0064 0.002 -3.502 0.001 -0.010 -0.003
==============================================================================
Omnibus: 3.285 Durbin-Watson: 0.778
Prob(Omnibus): 0.193 Jarque-Bera (JB): 2.643
Skew: 0.397 Prob(JB): 0.267
Kurtosis: 3.274 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 1.873918
Cd -0.016167
MP -0.006193
Pectin 0.870670
Cd:MP 0.000098
Cd:Pectin 0.005314
MP:Pectin -0.006434
dtype: float64
P-values:
Intercept 2.153874e-53
Cd 2.002766e-12
MP 9.932087e-12
Pectin 3.223169e-07
Cd:MP 5.037876e-05
Cd:Pectin 2.506421e-01
MP:Pectin 7.473370e-04
dtype: float64
Creatinine
Creatinine Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: Creatinine R-squared: 0.848
Model: OLS Adj. R-squared: 0.837
Method: Least Squares F-statistic: 77.11
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 7.67e-32
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: 131.22
No. Observations: 90 AIC: -248.4
Df Residuals: 83 BIC: -230.9
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 0.3423 0.017 20.242 0.000 0.309 0.376
Cd 0.0096 0.001 14.716 0.000 0.008 0.011
MP 0.0015 0.000 5.651 0.000 0.001 0.002
Pectin -0.3121 0.052 -5.960 0.000 -0.416 -0.208
Cd:MP -6.586e-05 7.68e-06 -8.578 0.000 -8.11e-05 -5.06e-05
Cd:Pectin -0.0024 0.002 -1.589 0.116 -0.005 0.001
MP:Pectin 0.0032 0.001 5.184 0.000 0.002 0.004
==============================================================================
Omnibus: 2.858 Durbin-Watson: 0.468
Prob(Omnibus): 0.240 Jarque-Bera (JB): 2.656
Skew: 0.342 Prob(JB): 0.265
Kurtosis: 2.511 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 0.342313
Cd 0.009632
MP 0.001480
Pectin -0.312082
Cd:MP -0.000066
Cd:Pectin -0.002440
MP:Pectin 0.003184
dtype: float64
P-values:
Intercept 7.552566e-34
Cd 7.547363e-25
MP 2.186734e-07
Pectin 5.903392e-08
Cd:MP 4.570594e-13
Cd:Pectin 1.159564e-01
MP:Pectin 1.505873e-06
dtype: float64
Gluc
Gluc Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: Gluc R-squared: 0.806
Model: OLS Adj. R-squared: 0.792
Method: Least Squares F-statistic: 57.55
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 1.61e-27
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -154.47
No. Observations: 90 AIC: 322.9
Df Residuals: 83 BIC: 340.4
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 28.1307 0.404 69.568 0.000 27.326 28.935
Cd 0.1907 0.016 12.184 0.000 0.160 0.222
MP 0.0216 0.006 3.453 0.001 0.009 0.034
Pectin -8.3437 1.252 -6.664 0.000 -10.834 -5.853
Cd:MP -0.0012 0.000 -6.608 0.000 -0.002 -0.001
Cd:Pectin -0.0693 0.037 -1.888 0.063 -0.142 0.004
MP:Pectin 0.0883 0.015 6.010 0.000 0.059 0.117
==============================================================================
Omnibus: 0.425 Durbin-Watson: 1.233
Prob(Omnibus): 0.808 Jarque-Bera (JB): 0.269
Skew: -0.134 Prob(JB): 0.874
Kurtosis: 3.005 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 28.130737
Cd 0.190704
MP 0.021615
Pectin -8.343720
Cd:MP -0.001213
Cd:Pectin -0.069324
MP:Pectin 0.088271
dtype: float64
P-values:
Intercept 2.290867e-75
Cd 3.554187e-20
MP 8.765019e-04
Pectin 2.737864e-09
Cd:MP 3.501838e-09
Cd:Pectin 6.254123e-02
MP:Pectin 4.768668e-08
dtype: float64
ALT
ALT Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: ALT R-squared: 0.817
Model: OLS Adj. R-squared: 0.804
Method: Least Squares F-statistic: 61.90
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 1.42e-28
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -202.96
No. Observations: 90 AIC: 419.9
Df Residuals: 83 BIC: 437.4
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 10.0747 0.693 14.538 0.000 8.696 11.453
Cd 0.2692 0.027 10.034 0.000 0.216 0.323
MP 0.1210 0.011 11.277 0.000 0.100 0.142
Pectin -5.0011 2.146 -2.331 0.022 -9.269 -0.733
Cd:MP -0.0018 0.000 -5.578 0.000 -0.002 -0.001
Cd:Pectin -0.1777 0.063 -2.823 0.006 -0.303 -0.053
MP:Pectin -0.0404 0.025 -1.605 0.112 -0.090 0.010
==============================================================================
Omnibus: 0.515 Durbin-Watson: 1.001
Prob(Omnibus): 0.773 Jarque-Bera (JB): 0.642
Skew: 0.025 Prob(JB): 0.726
Kurtosis: 2.589 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 10.074728
Cd 0.269153
MP 0.120995
Pectin -5.001087
Cd:MP -0.001755
Cd:Pectin -0.177681
MP:Pectin -0.040406
dtype: float64
P-values:
Intercept 1.564512e-24
Cd 5.619577e-16
MP 2.002531e-18
Pectin 2.220123e-02
Cd:MP 2.972992e-07
Cd:Pectin 5.946749e-03
MP:Pectin 1.122579e-01
dtype: float64
LDH
LDH Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: LDH R-squared: 0.774
Model: OLS Adj. R-squared: 0.758
Method: Least Squares F-statistic: 47.44
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 8.44e-25
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -350.56
No. Observations: 90 AIC: 715.1
Df Residuals: 83 BIC: 732.6
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 72.7068 3.573 20.352 0.000 65.601 79.812
Cd 0.8737 0.138 6.318 0.000 0.599 1.149
MP 0.3768 0.055 6.812 0.000 0.267 0.487
Pectin -28.1060 11.062 -2.541 0.013 -50.109 -6.103
Cd:MP -0.0014 0.002 -0.838 0.404 -0.005 0.002
Cd:Pectin -0.5553 0.324 -1.712 0.091 -1.201 0.090
MP:Pectin 0.1086 0.130 0.837 0.405 -0.150 0.367
==============================================================================
Omnibus: 0.493 Durbin-Watson: 0.790
Prob(Omnibus): 0.782 Jarque-Bera (JB): 0.261
Skew: -0.128 Prob(JB): 0.878
Kurtosis: 3.061 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 72.706824
Cd 0.873675
MP 0.376803
Pectin -28.106039
Cd:MP -0.001360
Cd:Pectin -0.555266
MP:Pectin 0.108560
dtype: float64
P-values:
Intercept 5.199043e-34
Cd 1.252599e-08
MP 1.414084e-09
Pectin 1.292580e-02
Cd:MP 4.043336e-01
Cd:Pectin 9.072100e-02
MP:Pectin 4.052488e-01
dtype: float64
AST
AST Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: AST R-squared: 0.773
Model: OLS Adj. R-squared: 0.757
Method: Least Squares F-statistic: 47.11
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 1.05e-24
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -203.23
No. Observations: 90 AIC: 420.5
Df Residuals: 83 BIC: 438.0
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 14.9971 0.695 21.575 0.000 13.615 16.380
Cd 0.1853 0.027 6.886 0.000 0.132 0.239
MP 0.0681 0.011 6.329 0.000 0.047 0.090
Pectin -7.9781 2.152 -3.707 0.000 -12.259 -3.697
Cd:MP -0.0007 0.000 -2.170 0.033 -0.001 -5.73e-05
Cd:Pectin -0.0403 0.063 -0.639 0.525 -0.166 0.085
MP:Pectin 0.0559 0.025 2.212 0.030 0.006 0.106
==============================================================================
Omnibus: 2.122 Durbin-Watson: 1.239
Prob(Omnibus): 0.346 Jarque-Bera (JB): 1.666
Skew: 0.327 Prob(JB): 0.435
Kurtosis: 3.133 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 14.997132
Cd 0.185273
MP 0.068109
Pectin -7.978140
Cd:MP -0.000685
Cd:Pectin -0.040338
MP:Pectin 0.055865
dtype: float64
P-values:
Intercept 8.753311e-36
Cd 1.017130e-09
MP 1.196601e-08
Pectin 3.779736e-04
Cd:MP 3.283461e-02
Cd:Pectin 5.245661e-01
MP:Pectin 2.967994e-02
dtype: float64
ALP
ALP Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: ALP R-squared: 0.783
Model: OLS Adj. R-squared: 0.767
Method: Least Squares F-statistic: 49.90
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 1.68e-25
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -170.12
No. Observations: 90 AIC: 354.2
Df Residuals: 83 BIC: 371.7
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 18.3078 0.481 38.050 0.000 17.351 19.265
Cd 0.1408 0.019 7.561 0.000 0.104 0.178
MP -0.0050 0.007 -0.673 0.503 -0.020 0.010
Pectin -6.7354 1.490 -4.521 0.000 -9.699 -3.772
Cd:MP 3.671e-05 0.000 0.168 0.867 -0.000 0.000
Cd:Pectin 0.0507 0.044 1.160 0.249 -0.036 0.138
MP:Pectin 0.0803 0.017 4.593 0.000 0.046 0.115
==============================================================================
Omnibus: 1.519 Durbin-Watson: 0.894
Prob(Omnibus): 0.468 Jarque-Bera (JB): 1.415
Skew: 0.302 Prob(JB): 0.493
Kurtosis: 2.885 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 18.307820
Cd 0.140808
MP -0.005010
Pectin -6.735386
Cd:MP 0.000037
Cd:Pectin 0.050676
MP:Pectin 0.080271
dtype: float64
P-values:
Intercept 2.631390e-54
Cd 4.840560e-11
MP 5.030865e-01
Pectin 2.028154e-05
Cd:MP 8.669487e-01
Cd:Pectin 2.494549e-01
MP:Pectin 1.542268e-05
dtype: float64
GGT
GGT Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: GGT R-squared: 0.586
Model: OLS Adj. R-squared: 0.556
Method: Least Squares F-statistic: 19.57
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 4.22e-14
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -148.93
No. Observations: 90 AIC: 311.9
Df Residuals: 83 BIC: 329.4
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 6.5940 0.380 17.343 0.000 5.838 7.350
Cd -0.0498 0.015 -3.387 0.001 -0.079 -0.021
MP -0.0332 0.006 -5.641 0.000 -0.045 -0.021
Pectin 2.9726 1.177 2.525 0.013 0.631 5.314
Cd:MP 0.0003 0.000 1.495 0.139 -8.52e-05 0.001
Cd:Pectin -0.0320 0.035 -0.928 0.356 -0.101 0.037
MP:Pectin 0.0132 0.014 0.955 0.343 -0.014 0.041
==============================================================================
Omnibus: 2.726 Durbin-Watson: 0.578
Prob(Omnibus): 0.256 Jarque-Bera (JB): 2.709
Skew: -0.404 Prob(JB): 0.258
Kurtosis: 2.738 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 6.593976
Cd -0.049843
MP -0.033204
Pectin 2.972572
Cd:MP 0.000258
Cd:Pectin -0.032043
MP:Pectin 0.013183
dtype: float64
P-values:
Intercept 2.480066e-29
Cd 1.082485e-03
MP 2.284551e-07
Pectin 1.347634e-02
Cd:MP 1.386670e-01
Cd:Pectin 3.560625e-01
MP:Pectin 3.425953e-01
dtype: float64
CAT
CAT Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: CAT R-squared: 0.510
Model: OLS Adj. R-squared: 0.474
Method: Least Squares F-statistic: 14.39
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 3.53e-11
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -137.33
No. Observations: 90 AIC: 288.7
Df Residuals: 83 BIC: 306.2
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 14.5868 0.334 43.645 0.000 13.922 15.252
Cd -0.0689 0.013 -5.327 0.000 -0.095 -0.043
MP -0.0144 0.005 -2.776 0.007 -0.025 -0.004
Pectin 0.3272 1.035 0.316 0.753 -1.731 2.386
Cd:MP 0.0002 0.000 1.256 0.213 -0.000 0.000
Cd:Pectin 0.0011 0.030 0.037 0.971 -0.059 0.061
MP:Pectin 0.0203 0.012 1.673 0.098 -0.004 0.044
==============================================================================
Omnibus: 0.058 Durbin-Watson: 1.449
Prob(Omnibus): 0.971 Jarque-Bera (JB): 0.186
Skew: 0.050 Prob(JB): 0.911
Kurtosis: 2.801 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 14.586806
Cd -0.068910
MP -0.014364
Pectin 0.327222
Cd:MP 0.000191
Cd:Pectin 0.001111
MP:Pectin 0.020311
dtype: float64
P-values:
Intercept 5.117054e-59
Cd 8.398982e-07
MP 6.801934e-03
Pectin 7.526569e-01
Cd:MP 2.127569e-01
Cd:Pectin 9.708850e-01
MP:Pectin 9.808977e-02
dtype: float64
SOD
SOD Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: SOD R-squared: 0.800
Model: OLS Adj. R-squared: 0.786
Method: Least Squares F-statistic: 55.41
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 5.62e-27
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -372.51
No. Observations: 90 AIC: 759.0
Df Residuals: 83 BIC: 776.5
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 258.3167 4.560 56.654 0.000 249.248 267.385
Cd -1.6183 0.176 -9.170 0.000 -1.969 -1.267
MP -0.3853 0.071 -5.458 0.000 -0.526 -0.245
Pectin 76.0002 14.119 5.383 0.000 47.919 104.082
Cd:MP 0.0121 0.002 5.850 0.000 0.008 0.016
Cd:Pectin -1.2346 0.414 -2.982 0.004 -2.058 -0.411
MP:Pectin -0.5272 0.166 -3.183 0.002 -0.857 -0.198
==============================================================================
Omnibus: 18.722 Durbin-Watson: 1.334
Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 67.339
Skew: -0.476 Prob(JB): 2.38e-15
Kurtosis: 7.129 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 258.316727
Cd -1.618330
MP -0.385332
Pectin 76.000242
Cd:MP 0.012110
Cd:Pectin -1.234589
MP:Pectin -0.527169
dtype: float64
P-values:
Intercept 4.071439e-68
Cd 2.984570e-14
MP 4.882035e-07
Pectin 6.668316e-07
Cd:MP 9.448388e-08
Cd:Pectin 3.761668e-03
MP:Pectin 2.052470e-03
dtype: float64
GPX
GPX Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: GPX R-squared: 0.809
Model: OLS Adj. R-squared: 0.795
Method: Least Squares F-statistic: 58.55
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 9.13e-28
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: -76.359
No. Observations: 90 AIC: 166.7
Df Residuals: 83 BIC: 184.2
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 5.0841 0.170 29.949 0.000 4.746 5.422
Cd -0.0640 0.007 -9.741 0.000 -0.077 -0.051
MP -0.0143 0.003 -5.429 0.000 -0.019 -0.009
Pectin 2.3331 0.526 4.438 0.000 1.288 3.379
Cd:MP 0.0003 7.71e-05 3.675 0.000 0.000 0.000
Cd:Pectin 0.0053 0.015 0.345 0.731 -0.025 0.036
MP:Pectin -0.0207 0.006 -3.352 0.001 -0.033 -0.008
==============================================================================
Omnibus: 2.392 Durbin-Watson: 0.878
Prob(Omnibus): 0.302 Jarque-Bera (JB): 1.894
Skew: 0.347 Prob(JB): 0.388
Kurtosis: 3.158 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 5.084103
Cd -0.064003
MP -0.014268
Pectin 2.333080
Cd:MP 0.000283
Cd:Pectin 0.005319
MP:Pectin -0.020672
dtype: float64
P-values:
Intercept 2.928293e-46
Cd 2.160816e-15
MP 5.524613e-07
Pectin 2.766478e-05
Cd:MP 4.206478e-04
Cd:Pectin 7.309526e-01
MP:Pectin 1.208310e-03
dtype: float64
LYZ
LYZ Model Summary:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: LYZ R-squared: 0.843
Model: OLS Adj. R-squared: 0.831
Method: Least Squares F-statistic: 74.14
Date: Fri, 28 Mar 2025 Prob (F-statistic): 3.02e-31
Time: 20:34:14 Log-Likelihood: 4.8221
No. Observations: 90 AIC: 4.356
Df Residuals: 83 BIC: 21.85
Df Model: 6
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept 2.3093 0.069 33.527 0.000 2.172 2.446
Cd -0.0339 0.003 -12.726 0.000 -0.039 -0.029
MP -0.0068 0.001 -6.381 0.000 -0.009 -0.005
Pectin 1.0057 0.213 4.715 0.000 0.581 1.430
Cd:MP 0.0002 3.13e-05 5.732 0.000 0.000 0.000
Cd:Pectin 0.0091 0.006 1.453 0.150 -0.003 0.022
MP:Pectin -0.0092 0.003 -3.695 0.000 -0.014 -0.004
==============================================================================
Omnibus: 4.625 Durbin-Watson: 0.382
Prob(Omnibus): 0.099 Jarque-Bera (JB): 4.588
Skew: 0.547 Prob(JB): 0.101
Kurtosis: 2.832 Cond. No. 1.69e+04
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
Coefficients:
Intercept 2.309340
Cd -0.033929
MP -0.006805
Pectin 1.005694
Cd:MP 0.000179
Cd:Pectin 0.009089
MP:Pectin -0.009244
dtype: float64
P-values:
Intercept 5.082208e-50
Cd 3.335544e-21
MP 9.518204e-09
Pectin 9.631375e-06
Cd:MP 1.553957e-07
Cd:Pectin 1.499846e-01
MP:Pectin 3.933891e-04
dtype: float64
Key Interpretations¶
Cd and MP : Positive coefficients indicate harmful effects; negative coefficients suggest protective effects. Pectin Interactions : A significant negative coefficient for Cd:Pectin implies pectin reduces Cd's toxicity. Control Group (Group 15) : The intercept represents the control group's mean if Cd, MP, and Pectin are zero in this group